业务层面缓存穿透的解决方案

网上有一些关于缓存穿透和缓存雪崩的解决方案，无非是：

      1.如果查询数据为null，则把null进行缓存

      2.使用布隆过滤器

 

先来说说缓存穿透的概念：我们在项目中使用缓存通常都是APP先检查缓存中是否存在，如果存在直接返回缓存内容，如果不存在就直接查询数据库然后再缓存查询结果返回。这个时候如果我们查询的某一个数据在缓存中一直不存在，就会造成每一次请求都查询DB，这样缓存就失去了意义，在流量大时，可能DB就挂掉了。

 

再来讲讲我们的业务场景：

      1.通常我们是首页，或是统计页，用户请求较多，首页进入系统必定会加载，统计页（针对一些准实时的统计结果）查询的SQL或是结果比较复杂。

      2.时效性一般，基本上小时级别

      3.数据量较大，一般是亿级或是千万级别

      4.业务逻辑比较复杂，可能需要进行各种表的关联

      5.如果请求过多，有可能数据库奔溃，即使在进行分库分表之后还是有可能占用一大部分的数据库IO和CPU资源

      6.统计的维度较多，每个用户请求的维度可能是不一样的。

      针对上述情况我们一般的做法，就是加一层缓存，请求过来先去访问缓存，可以使用memcached或是redis，如果缓存不存在或是缓存失效的情况下，再去load DB。大部分的情况下，这是非常好的，但是某一天如果你需要重启缓存，或是缓存在某一时刻失效很大一部分，这就会导致我们之前所说的缓存穿透。

     ok，来说下我们在缓存穿透的优化吧：先来看个架构图，在来解释

      

 

    1.更具业务统计的维度或是场景，建立一张以JSON格式为模板的表

    2.通过调度平台，定时的把任务统计完成并保存至模板表中和缓存集群中

    3.不断对2进行轮询，保持数据的热度

    4.用户请求过来，先访问我们的缓存，一旦缓存失效或是重启，直接从数据库模板表中获取最新的热度数据并缓存，这样我们就能有效的减轻数据库的压力。

    5.这也是一种缓存预热的方案

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