缓存穿透问题的解决思路

缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。这种情况下，我们可以采取两种常见的解决方案：

缓存空对象

当客户端访问不存在的数据时，我们的请求首先会到达Redis，但此时Redis中没有数据，因此会访问数据库。然而，数据库中也没有数据，这就导致了数据穿透缓存，直接打击到了数据库。我们知道，数据库能够承载的并发量不如Redis高，如果有大量的请求同时访问这种不存在的数据，这些请求就都会访问到数据库。为了解决这个问题，我们可以将这个不存在的数据存入到Redis中，即使这个数据在数据库中也不存在。这样，下次用户再访问这个不存在的数据时，就能在Redis中找到这个数据，避免了访问数据库。
优点：实现简单，维护方便
缺点：额外的内存消耗，可能造成短期的不一致

布隆过滤

布隆过滤器采用哈希思想来解决这个问题。它通过一个庞大的二进制数组，使用哈希思想判断当前要查询的数据是否存在。如果布隆过滤器判断数据存在，则放行，请求会去访问Redis。即使此时Redis中的数据过期了，但数据库中一定存在这个数据。在数据库中查询出这个数据后，再将其放入到Redis中。如果布隆过滤器判断这个数据不存在，则直接返回。
优点：内存占用较少，没有多余的key
缺点：实现复杂，存在误判可能。误判的原因在于，布隆过滤器使用的是哈希思想，只要使用哈希思想，就可能存在哈希冲突。

编码解决商品查询的缓存穿透问题：

在原来的逻辑中，如果发现数据在MySQL中不存在，我们直接返回404。这样会存在缓存穿透问题。现在的逻辑中，如果数据不存在，我们不会返回404，而是将这个数据写入到Redis中，并将value设置为空。当再次发起查询时，如果发现命中之后，我们判断这个value是否是null。如果是null，那么证明这是之前写入的数据，是缓存穿透数据。如果不是null，则直接返回数据。

小总结：

缓存穿透产生的原因是什么？

• 用户请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，不断发起这样的请求，给数据库带来巨大压力
  缓存穿透的解决方案有哪些？
• 缓存null值
• 布隆过滤
• 增强id的复杂度，避免被猜测id规律
• 做好数据的基础格式校验
• 加强用户权限校验
• 做好热点参数的限流