解决Redis缓存穿透问题的模式（redis缓存穿透模式）

Redis是一个流行的内存数据库，经常被用来作为缓存，由于其速度非常快，可以显著提高应用程序的性能。然而，一个常见的问题是这个缓存层面临缓存穿透的风险，这会导致数据库被过多的访问，最终影响应用程序的性能。为了解决这个问题，我们可以采用一些模式来规避和降低缓存穿透的影响。

一、Bloom Filter过滤器

Bloom Filter是一种数据结构，用于判断某个元素是否在一个集合中。它能够快速判断一个元素是否属于一个大集合，而不需要把整个集合存储在内存中。因此可以用来判断缓存中是否存在某个对象，如果不存在，就不会去查询数据库，从而起到了一个过滤的作用。

使用Bloom Filter的过程如下：

1.首先创建一个Bloom Filter实例，在它的内部存储中添加一些数据，这些数据可以标识出可能会被查询的对象。

2.当有一个新的查询请求到达时，它会先查询Bloom Filter，如果Bloom Filter判断这个对象没有被缓存，那么它就不需要访问数据库。

3.如果Bloom Filter之后又发现这个对象可能存在，那么就再次查询缓存。如果缓存中确实没有这个对象，那么它就会去数据库中查询。

代码实现：

public class BloomFilter {
    private BitSet bitSet;
    private int DEFAULT_SIZE;
    private int[] seeds;
    private SimpleHash[] func;
    public BloomFilter(int size){
        this.DEFAULT_SIZE = size;
        bitSet = new BitSet(DEFAULT_SIZE);
        seeds = new int[]{5,7,11,13,31,37,61};
        func = new SimpleHash[seeds.length];
        for (int i = 0;i 
            func[i] = new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, seeds[i]);
        }
    }

    public void addValue(String value){
        for (SimpleHash f: func){
            int hash = f.hash(value);
            bitSet.set(hash, true);
        }
    }
    public boolean contns(String value){
        if (value == null)return false;
        boolean result = true;
        for (SimpleHash f:func){
            int hash = f.hash(value);
            result = result && bitSet.get(hash);
        }
        return result;
    }
}
public class SimpleHash {
    private int cap;
    private int seed;

    public SimpleHash(int cap,int seed){
        this.cap = cap;
        this.seed = seed;
    }
    public int hash(String value){
        int result = 0;
        int len = value.length();
        for (int i = 0;i 
            result = seed * result + value.charAt(i);
        }
        return (cap - 1) & result;
    }
}

二、缓存空对象

当有一个查询请求到达时，如果它在缓存中不存在，它会去数据库中查询，但很可能会出现这种情况，即这个对象永远也不会出现在数据库中。在这种情况下，我们可以把一个空对象放入缓存中，这样在下一次查询时就可以直接返回空对象了，避免了对数据库的过多访问。

代码实现：

public Object getValue(String key){
    Object value = redis.get(key);
    if (value == null){
        value = new Object();
        redis.set(key,value);
    }
    return value;
}

三、缓存穿透解决方案

1.缓存空对象

当应用程序从缓存中得到null值时，它应该认为这个对象不存在而不是不显示数据。为了避免这种情况下不必要的数据库查询，可以在缓存中明确地存储空对象。

2.缓存永久有效

如果查询到的数据是非常稳定的，并且不会被用户修改，那么可以把这些数据永久缓存起来，这样就避免了大量的数据库查询。

3.缓存更新或者失效

当某个缓存对象发生变化时，需要在缓存中更新这个对象。当然，缓存更新也要注意，更新操作过于频繁就会导致性能下降。

4.热点数据预热

热点数据指的是在某个时间段内被频繁访问的数据。预热指的是在应用程序启动之前或者某个时间点启动之后，对热点数据进行缓存。

代码实现：

public String getCacheData(String key, int expriedSeconds, CacheCallback callBack) {
       String value = redis.get(key);
       if (value != null || !redis.exists(key)) {
           return value;
       }
       //进入同步代码块，只有一个线程能进入执行缓存接口查询并且设置缓存
       synchronized (this) {
           value = redis.get(key);
           if (value != null) {
               return value;
           }
           if (callBack != null) {
               value = callBack.getAndUpdateCache();
           }
           if (value != null) {
               redis.set(key, value, expriedSeconds);
           }
       }
       return value;
   }

   public interface CacheCallback {
       String getAndUpdateCache();
   }

四、使用缓存预取技术

对于数据库的某些查询，尤其是那些会被频繁查询的数据，可以把它们缓存在内存中。这个过程被称为“缓存预取”，它可以显著提高应用程序的性能。

代码实现：

public void loadDataToCache() {
       List list = accountMapper.selectList(null);
       list.parallelStream().forEach(account -> {
           String key = account.getId();
           accountCache.set(key, account);
       });
   }

在总结中，有很多模式可以用来解决缓存穿透问题，但每个模式都有其优缺点。在使用这些模式时，需要考虑应用程序的具体需求和性能指标。只有在认真思考之后，才能选择最适合的模式来解决缓存穿透问题。