缓存穿透
缓存穿透是指在使用缓存时，对于一些不存在的数据频繁地进行查询，导致这些查询都不能够命中缓存，从而透过缓存直接查询数据库，增加了数据库的负担，严重影响了系统的性能和稳定性。
通常缓存可以有效减少数据库的读取次数，提高系统性能，但如果查询的数据在数据库中不存在，每次查询都需要从数据库中进行查询，会导致大量的缓存未命中，进而导致频繁的数据库查询，最终可能引起数据库的宕机。
为了避免缓存穿透，可以采用以下几种策略：
- 布隆过滤器：使用布隆过滤器过滤不存在的数据，减少对数据库的查询。
- 缓存空值：当查询结果为空时，将空结果也缓存起来，避免下次查询时再次查询数据库。
- 缓存预热：在系统启动或者业务低峰期，将热点数据加载到缓存中，避免缓存空置的情况。
- 限流措施：对于一些异常请求进行限流，避免过多的查询请求进入数据库，从而保障数据库的稳定性。
怎么解决？
要解决缓存穿透问题，可以采取以下几种方法：
- 使用布隆过滤器：布隆过滤器是一种快速、节省空间的数据结构，它可以判断一个元素是否在一个集合中。将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中，判断查询的 key 是否在 bitmap 中，如果不存在，则可以直接返回结果，避免对数据库的查询。
- 缓存空对象：当查询结果为空时，将空结果也缓存起来。在下一次查询同样的 key 时，直接从缓存中获取空对象，这样可以避免重复查询数据库，降低对数据库的访问压力。
- 实现缓存预热：在系统启动或者业务低峰期，将热点数据加载到缓存中，避免缓存空置的情况。预热可以提前将数据从数据库中读取并写入缓存，减少请求到达时的缓存未命中情况，提高缓存命中率。
- 限流措施：对于一些异常请求进行限流，避免过多的查询请求进入数据库，从而保障数据库的稳定性。可以通过设置阈值或者采用令牌桶算法等方式进行限流，有效降低缓存穿透的风险。
综上所述，对于缓存穿透问题，可以通过使用布隆过滤器、缓存空对象、实现缓存预热和限流措施等方式进行解决，从而提高系统的性能和稳定性。
有没有详细解决方案？
当遇到缓存穿透问题时，可以采取以下具体解决方案：
- 使用布隆过滤器
步骤如下：
- 从业务角度分析哪些数据可能存在，生成一个布隆过滤器；
- 在查询数据时，首先将查询 key 经过哈希处理得到的哈希值映射到布隆过滤器上；
- 如果哈希值对应的位都是 1，则说明该数据可能存在，否则说明该数据不存在；
- 如果数据不存在，则直接返回不存在的结果。
- 缓存空对象
步骤如下：
- 在查询数据时，如果发现缓存中不存在该数据，则将空对象写入缓存；
- 当下一次查询同样的 key 时，如果缓存中存在空对象，则直接从缓存中获取结果；
- 如果缓存中不存在空对象，则说明该数据确实不存在，返回查询结果为空。
- 缓存预热
步骤如下：
- 分析系统中的热点数据，提前将这些数据加载到缓存中；
- 例如可以在系统启动时，通过查询数据库将热点数据写入缓存中；
- 对于更新频率较高的数据，可以采用定时刷新缓存的方式保证数据的实时性。
- 限流措施
步骤如下：
- 可以采用限流算法（如令牌桶算法）限制访问频率，避免过多的查询请求进入数据库；
- 可以对查询请求进行缓存，避免重复查询相同的 key。
以上是针对缓存穿透问题的常见解决方案。在实际应用中，应根据具体情况选择合适的解决方案或组合使用多种方案来解决缓存穿透问题。