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人事外包服务seo门户网站优化

news 2025/8/1 2:26:02

人事外包服务,seo门户网站优化,17来做网站,网站建设开发文档缓存穿透问题(缓存空) 缓存穿透的解决方案缓存穿透(数据穿透缓存直击数据库): 缓存穿透是指客户端请求访问缓存中和数据库中都不存在的数据,此时缓存永远不会生效并且用户的请求都会打到数据库数据库能够承载的并发不如Redis这么高，如果大量的请求同时访问这种…

缓存穿透问题(缓存空)

`缓存穿透的解决方案`

缓存穿透(数据穿透缓存直击数据库): 缓存穿透是指客户端请求访问缓存中和数据库中都不存在的数据,此时缓存永远不会生效并且用户的请求都会打到数据库

数据库能够承载的并发不如Redis这么高，如果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就会造成数据库瘫痪

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,这样用户就不知道缓存中和数据库中不存在的数据有哪些
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

`缓存空对象`

即使访问的数据在数据库中不存在也要把这个数据缓存到redis中去,这样用户下次再访问这个不存在的数据时就能在redis中找到这个数据所以不会进入到缓存

优点: 实现简单且维护方便
缺点: 造成额外的内存消耗(可以设置一个TTL), 可能造成数据库和缓存短期的数据不一致(只有TTL到期时才能更新缓存)

在这里插入图片描述

`布隆过滤(哈希思想)`

布隆过滤器其实采用的是哈希思想,使用一个庞大的二进制数组通过哈希算法把数据库中的数据对应hash值转换成二级制位保存起来

只有布隆过滤器判断要查询的数据存在时才会放行(如果发生哈希碰撞,布隆认为存在的数据可能不存在),不存在则直接返回(一定不存在)
这个请求会去访问redis，哪怕此时redis中的数据过期了，但是数据库中一定存在这个数据，在数据库中查询出来这个数据后，再将其放入到redis中
优点: 内存占用较少且没有多余key
缺点: 实现复杂且存在误判可能(哈希算法可能存在哈希冲突)

在这里插入图片描述

`解决商品查询的缓存穿透`

如果查询的数据在数据库中找不到不是返回404,而是把这个数据库中不存在的数据也写入到Redis中并且将value设置为空字符串同时设置一个较短的TTL

再次发起同样的查询请求时,肯定会命中缓存,但是由于value是空字符串会,表示查询的是不存在的数据,直接返回一个错误信息,避免了再次查询数据库的操作

在这里插入图片描述

// 设置缓存空字符串的超时时间
public static final Long CACHE_NULL_TTL = 2L;

@Override
public Result queryById(Long id) {// 先从Redis中查询对应的店铺缓存信息，这里的常量值是固定店铺的前缀+查询店铺的idString shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);// 如果在Redis中查询到了店铺信息,并且店铺的信息不是空字符串则转为Shop类型直接返回,""和null以及"/t/n(换行)"都会判定为空即返回falseif (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return Result.ok(shop);}// 如果缓存的店铺信息是空字符串(shopjson == "")即我们缓存的空数据,返回一个错误信息if (shopjson != null) { return Result.fail("店铺不存在！！");}// 如果没有命中并且店铺信息不是空字符串即shopjson等于null则去数据库中根据查Id查询店铺信息Shop shop = getById(id);// 在数据库中查询不到店铺,把这个不存在的数据也写入到Redis中并且将value设置为空字符串同时设置一个较短的TTL(如2分钟)if (shop == null) {stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);return Result.fail("店铺不存在！！");}// 查到了则将店铺对象转为json字符串存入redis同时设置TTLString jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, jsonStr, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);// 最终把查询到的商户信息返回给前端return Result.ok(shop);
}

单独实现解决缓存穿透的方法queryWithPassThrough,在该方法中如果查到店铺信息返回shop查不到则返回null,最后在queryById中做统一判断返回结果类

@Override
public Result queryById(Long id) {// 测试缓存穿透Shop shop = queryWithPassThrough(id);// 如果shop等于null,表示数据库中对应店铺不存在或者缓存的店铺信息是空字符串if (shop == null) {return Result.fail("店铺不存在！！");}// shop不等于null,把查询到的商户信息返回给前端return Result.ok(shop);
}@Override
public Result queryWithPassThrough(Long id) {// 先从Redis中查询对应的店铺缓存信息，这里的常量值是固定的店铺前缀+查询店铺的IdString shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);// 如果在Redis中查询到了店铺信息,并且店铺的信息不是空字符串则转为Shop类型直接返回,""和null以及"/t/n(换行)"都会判定为空即返回falseif (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return shop;}// 如果缓存的店铺信息是空字符串(shopjson == "")即我们缓存的空数据,返回nullif (shopjson != null) { return null;}// 如果没有命中并且店铺信息不是空字符串即shopjson等于null则去数据库中根据查Id查询店铺信息Shop shop = getById(id);// 在数据库中查询不到店铺,把这个不存在的数据也写入到Redis中并且将value设置为空字符串同时设置一个较短的TTL(如2分钟)if (shop == null) {stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);return null;}// 查到了则将店铺对象转为json字符串存入redis同时设置TTLString jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, jsonStr, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);// 最终把查询到的商户信息返回给前端return shop;
}