文章目录

• 1、缓存穿透
• 2、常见的解决方案有两种：
• • 2.1、缓存空对象
  • 2.2、布隆过滤器
• 3、编码解决商铺查询的缓存穿透问题
• • 3.1、queryById
  • 3.2、RedisConstants.java

1、缓存穿透

2、常见的解决方案有两种：

2.1、缓存空对象

2.2、布隆过滤器

3、编码解决商铺查询的缓存穿透问题

3.1、queryById

    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        //1、从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2、判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            //3、存在，直接返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }

        //判断命中的是否是空值
        if (shopJson != null) {
            return Result.fail("店铺不存在!");
        }

        //4、不存在，根据id查询数据库
        Shop shop = getById(id);
        //5、数据库不存在，返回错误
        if (shop == null) {
            // 将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            //返回错误信息
            return Result.fail("店铺不存在!");
        }
        //6、存在，写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        //7、返回
        return Result.ok(shop);
    }

3.2、RedisConstants.java

    public static final Long CACHE_NULL_TTL = 2L;

    public static final Long CACHE_SHOP_TTL = 30L;
    public static final String CACHE_SHOP_KEY = "cache:shop:";