缓存处理流程分析

• 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。
• 分析图：
  

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： 接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
  从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短 点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击

//防止缓存穿透，非法id直接返回 
	if (goodsId <=0 ) { 
		Map result = new HashedMap(); 
		result.put("0","0"); 
		return result; 
	}

缓存击穿

• 描述： 缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没 读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力
• 解决方案： 设置热点数据永远不过期。加锁。

//先查询redis，redis中如果有缓存数据直接返回 
Map<Object, Object> entries = redisTemplate.opsForHash().entries("stock:" + goodsId); 
//有缓存的数据 
if (entries != null && !entries.isEmpty()) { 
	//可以在此重置过期时间 
	redisTemplate.expire("stock:" + goodsId, 1, TimeUnit.DAYS); 
	return entries; 
}

缓存雪崩

• 描述： 缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿 不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是大量不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。
• 解决方案： 缓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。 如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据 均匀分布在不同搞得缓存数据库中。 设置热点数据永远不过期。