网站开发实训步骤,怎么用ps做静态网站,电商网站功能结构图,企业信息查询#xff08;笔记总结自《黑马点评》项目#xff09;
一、产生原因
用户请求的数据在缓存中和数据库中都不存在#xff0c;不断发起这样的请求#xff0c;给数据库带来巨大压力。
常见的解决方式有缓存空对象和布隆过滤器。
二、缓存空对象
思路#xff1a;当我们客户…笔记总结自《黑马点评》项目
一、产生原因
用户请求的数据在缓存中和数据库中都不存在不断发起这样的请求给数据库带来巨大压力。
常见的解决方式有缓存空对象和布隆过滤器。
二、缓存空对象
思路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是数据库中也没有数据这个数据穿透了缓存直击数据库我们都知道数据库能够承载的并发不如redis这么高如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据这些请求就都会访问到数据库简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在我们也把这个数据存入到redis中去这样下次用户过来访问这个不存在的数据那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存了。
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 示例代码 Overridepublic Result queryById(Long id) {String key CACHE_SHOP_KEY id;//从redis中查询商铺缓存String shopJson stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//判断是否存在if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {//存在返回Shop shop JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return Result.ok(shop);}//判断命中的是否是空值(存在但是不是null也就是空字符串if (shopJson ! null) {//返回一个错误信息return Result.fail(店铺信息为空);}//不存在根据id查询数据库Shop shop getById(id);//不存在返回错误if(shop null){//将空值写入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,,CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);//返回错误信息return Result.fail(店铺不存在);}//存在写入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL , TimeUnit.MINUTES);//返回return Result.ok(shop);}
三、布隆过滤器
布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题通过一个庞大的二进制数组走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在如果布隆过滤器判断存在则放行这个请求会去访问redis哪怕此时redis中的数据过期了但是数据库中一定存在这个数据在数据库中查询出来这个数据后再将其放入到redis中假设布隆过滤器判断这个数据不存在则直接返回。
这种方式优点在于节约内存空间存在误判误判原因在于布隆过滤器走的是哈希思想只要哈希思想就可能存在哈希冲突。判断不存在则一定不存在判断存在有可能不存在 四、其他方法
①增强id的复杂度避免被猜测id规律。
②做好数据的基础格式校验。
③加强用户权限校验。
④做好热点参数的限流。
