# 如何实现缓存穿透Java代码
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A[请求缓存] --> B{是否在缓存中}
B --> |是| C[返回缓存数据]
B --> |否| D[查询数据库]
D --> E{数据库是否存在数据}
E --> |是| F[将数据写入缓存并返回]
E --> |否| G[返回空数据]
`
原创
2024-05-15 06:19:43
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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，这些请求永远都会打到数据库，占用系统I/O性能。常见的解决方案有两种： 1、缓存空对象 实现原理：数据库中不存在也缓存到redis中，缓存值为null，可以设置较短的TTL（表示保存的时间，时间一过即自动删除），防止长期的数据不一致 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 2、布隆过滤器
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2023-10-13 23:23:01
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缓存穿透 ：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。常见的解决方案有两种：缓存空对象优点：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优点：内存占用较少，没有多余key缺点：实现复杂存在误判可能缓存空对象思路分析：当我们客户端访问不存在的数据时，先请求redis，但是此时redis中没有数据，此时会访问到数据库，但
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2023-08-01 11:59:59
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Java微服务：缓存穿透和缓存雪崩缓存穿透 缓存是对数据库的一道保护墙，缓存穿透就是冲破了我们的保护墙。即调用方传来的永远都是我们缓存中不存在的Key，这样每次都需要去数据库中查询一次，当大量这样的请求过来时，瞬时数据库的压力会很大，相当于没用到缓存，同时还增加了去缓存中查找数据的时间，这就是所谓的缓存穿透。解决方案将该Key缓存下来，以便下次走缓存。但是恶意估计下，Key肯定不固定，该方案没用
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2023-07-06 22:15:23
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1.缓存穿透、雪崩、击穿产生的原因（1）缓存穿透
<1>查询一个不存在的数据
<2>从缓存redis没有命中，需要从mysql数据库查询,查不到数据则不写入缓存
<3>这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透
（2）缓存雪崩
<1>设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时
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2023-08-25 22:16:15
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Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。分析一个数据是否适合缓存,我们要从访问频率、读写比例、数据一致性等要求去分析. 缓存中常见的问题：二八定律、热数据和冷数据、缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿、缓存预热、缓
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2023-11-24 22:02:42
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1. 什么是缓存穿透以及危害？ 缓存穿透：指请求的key在缓存中没有对应的数据，此时去查找数据库，结果发现数据库也没有数据或者数据库有数据但没有存进缓存，最终导致缓存中一直找不到数据，查询都是直接访问数据库。如果有大量请求并发访问，瞬时数据库的压力会很大，容易造成服务宕机。2. 解决缓存穿透的方案 1）设置空缓存如果查询数据库也为空的时候，把这个 key ，值为null 缓存起
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2023-10-11 17:25:34
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目录缓存穿透原理：缓存穿透一般有几种解决方案：1.缓存空值2.使用锁3.布隆过滤器 优缺点布隆过滤器误判理解布隆过滤器的简单使用流程4.组合方案那么当我们高并发的访问短链接或者人为的去穿透的时候呢？最近做项目遇到了缓存的一些问题，总结一下解决方法缓存穿透原理：缓存穿透是指在缓存中查询一个一定不存在的数据，由于缓存不命中，导致请求直接访问数据库，这将导致大量的请求打到数据库上，可能会导致数
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2024-10-08 12:00:23
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一、缓存处理流程前台请求，后台先从缓存中取数据，取到直接返回结果，取不到时从数据库中取，数据库取到更新缓存，并返回结果，数据库也没取到，那直接返回空结果。二、缓存穿透描述： 缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。解决方案： 1.采用过滤器，接口层增加校验，如用户鉴权校验
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2024-09-24 13:39:25
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Redis高频面试点一、缓存穿透1.1概述：1.2解决方法：二、缓存击穿2.1概述：2.2解决办法：三、缓存雪崩3.1概述：3.2解决方法： 一、缓存穿透1.1概述：缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，当我们的缓存中没有这样的数据时，就会去数据库中查，当数据库中也没有时，由于查询不到，数据就会一直请求，一直不断的查询；当有大量不存在的key一直访问时，就会引起缓存穿透。一般都是恶意攻击！1.2
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2023-11-19 18:15:12
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恶意重复、高并发请求一个不存在的缓存数据的时候，所以的处理压力都会落在数据库上，会重复查询数据库，造成数据库很大压力。处理思路：查询缓存不存在查询数据库，如果结果没有得到，那么将这个key缓存一个null的值，并设置一个生命周期。
原创
2016-05-09 19:00:40
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系统中常常用Redis来做缓存，极大的提升了系统性能和效率，但同时也存在一些问题。其一是数据一致性问题，严格意义上来讲，只要用到缓存，那就会有一致性问题，这是无解的。另一个问题就是本文要讲的缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩，不仅仅局限于Redis，其他方式实现的缓存，也存在着三个问题。一、缓存穿透缓存穿透是指，用户在查询一个数据库肯定不存在的数据时，这时的返回结果的null，结果不会存入缓存。假设用户
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2024-01-25 16:29:00
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文章目录一、缓存穿透（数据查不到）1.概念2.解决方案（1）解决方案一：缓存空对象（2）解决方案二：布隆过滤器二、缓存击穿（访问量太大，缓存正好过期）1.概述2.解决方案（1）解决方案一：永不过期（2）解决方案二：加互斥锁（3）解决方案三：异步重建缓存——“提前“互斥锁三、缓存雪崩（缓存集体过期）1.概述2.解决方案（1）解决方案一：高可用（2）解决方案二：限流降级（3）解决方案三：数据预热（4
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2024-01-05 11:16:14
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一、背景1.什么是缓存穿透：一般的缓存系统，都是按照 key 去缓存查询，如果不存在对应的 value，就应该去后端系统查找（比如 DB）。如果 key 对应的 value 是一定不存在的，并且对该 key 并发请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。2.什么是缓存雪崩：当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如 DB)带来很大压
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2023-11-06 14:43:57
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1. 缓存穿透：查询一个必然不存在的数据。比如文章表，查询一个不存在的id，每次都会访问DB，如果有人恶意破坏，很可能
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2023-01-03 21:26:00
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什么是缓存穿透？？缓存穿透是指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候，在缓存中找不到，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空( 相当于进行了两次无用的查询 )这样请求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。客户端发送请求获取数据的时候，在redis中未命中，接着查询数据库也未命中，如果这时候大量请求这些不存在的数据，那么就会给数据库造成一定的压力甚
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2024-04-09 09:59:20
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文章目录一、缓存穿透1、什么是缓存穿透2、解决方案二、缓存雪崩三、缓存击穿1、什么是缓存击穿2、解决方案3、互斥锁解决缓存击穿问题4、逻辑删除解决缓存击穿问题 加油加油，不要过度焦虑(*^▽^*)
一、缓存穿透1、什么是缓存穿透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，这样缓存永远都不会生效，这些请求都会打到数据库。当有人恶意频繁地访问在缓存中和数据库中都不存在的数据时，整
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2023-08-10 23:23:17
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1.缓存雪崩缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。产生雪崩的原因之一，比如马上就要到双十一零点，很快就会迎来一波抢购狂潮，这时候redis缓存中的数据集体过期了，而对这批商品的大量访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。面对这种情况，一般是采取不同分类商品，缓存不同周期。在同一分类中的商品，加上一个随机因子。这样能尽可能分散缓存过期时间，而且，热门类目的商品
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2024-01-11 12:53:44
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1.什么是缓存穿透？缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。2.为什么要用缓存?1.提升应用程序性能，2.降低数据库成本3.减少后端负载4.可预测的性能5.消除数据库热点6.提高读取吞吐量（IOPS）3.缓存的设计Insert：新增数据至数据库update：删除缓存中对应
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2024-06-24 19:31:12
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# Redis List 结构 防止缓存穿透
## 引言
在分布式系统中，缓存被广泛用于提高系统性能和减少对底层资源的访问次数。然而，当缓存失效时，大量的请求将直接打到底层系统，导致系统资源消耗过大，甚至崩溃。这种现象称为缓存穿透。
缓存穿透通常是由于查询不存在于缓存中的数据而引起的。为了解决这个问题，我们可以使用 Redis 的 List 结构，结合布隆过滤器（Bloom Filter）来
原创
2023-09-24 11:19:33
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