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缓存击穿（某个热点key缓存失效）

• 概念
  • 缓存中没有但数据库中有的数据，假如是热点数据，那key在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力增大
  • 和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存，后者则是很多key
• 预防
  • 设置热点数据不过期
  • 定时任务定时更新缓存
  • 设置互斥锁
• SpringCache解决方案
  • 缓存的同步sync
  • sync可以指示底层将缓存锁住，使只有一个线程可以进入计算，而其他线程堵塞，直到返回结果更新到缓存中

@Cacheable(value = "user:page", keyGenerator = "keyGenerator", cacheManager = "redisCacheManager1Hour", sync = true)
public Map<String, Object> page(Integer pageNum, Integer pageSize) {Map<String, Object> map = new HashMap<>();Page<User> page = new Page<>(pageNum, pageSize);Page<User> listPage = this.userMapper.selectPage(page, null);map.put("totalRecord", listPage.getTotal());map.put("totalPage", listPage.getPages());map.put("list", listPage.getRecords());return map;
}

缓存雪崩（多个热点key失效）

• 概念
  • 大量的key设置了相同的过期时间，导致缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩
• 预防
  • 存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生
  • 设置热点数据永远不过期，定时任务定时更新
• SpringCache解决方案
  • 设置差别的过期时间，比如cacheManager配置多个过期时间维度
  • 配置文件time-to-live配置

spring:redis:host: 192.168.1.12port: 6379password: 123456cache:# 使用的缓存类型type: redisredis:# 过期时间单位毫秒time-to-live: 36000# 开启前缀，默认trueuse-key-prefix: true# 键的前缀key-prefix: gen# 是否缓存空结果，防止缓存穿透，默认truecache-null-values: true

缓存穿透（查询不存在数据）

• 概念
  • 查询一个不存在的数据，由于缓存是不命中的，并且出于容错考虑，如发起id为“-1”不存在的数据
  • 如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。存在大量查询不存在的数据，可能DB就挂掉了，这也是黑客利用不存在的key频繁攻击应用的一种方式
• 预防
  • 接口层增加校验，数据合理性校验
  • 缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，设置短点的过期时间，防止同个key被一直攻击
• SpringCache解决方案
  • 空结果也缓存，默认不配置condition或者unless就行