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标题: redisTemplate 解决缓存穿透 [打印本页]

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作者: wsnbbzwd    时间: 2019-9-12 15:44
标题: redisTemplate 解决缓存穿透
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。如下面这段代码就存在缓存穿透的问题。
/**
* 查询值和分数
*/
@Test
public void getValueAndScore(){
            Set <ZSetOperations.TypedTuple> namezset = redisTemplate.boundZSetOps("namezset").reverseRangeWithScores(0, ‐1);
            for(ZSetOperations.TypedTuple typedTuple:namezset){
                     System.out.print("姓名："+typedTuple.getValue());
                     System.out.println("金币："+typedTuple.getScore());
        }
}
/**
* 存值
*/
@Test
public void setValue(){
           redisTemplate.boundValueOps("name").set("itcast");
           redisTemplate.boundValueOps("name").expire(10,TimeUnit.SECONDS);
}
解决方案：
1.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；
2.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-0。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击。代码举例：
public Integer findPrice(Long id) {
           //从缓存中查询
           Integer sku_price =(Integer)redisTemplate.boundHashOps("sku_price").get(id);
           if(sku_price==null){
           //缓存中没有，从数据库查询
           Sku sku = skuMapper.selectByPrimaryKey(id);
           if(sku!=null){ //如果数据库有此对象
                    sku_price = sku.getPrice();
                     redisTemplate.boundHashOps("sku_price").put(id,sku_price);
         }
   }
          return sku_price;
}
public int findPrice(Long id) {
           //从缓存中查询
          Integer sku_price =(Integer)redisTemplate.boundHashOps("sku_price").get(id);
          if(sku_price==null){
                   //缓存中没有，从数据库查询
                   Sku sku = skuMapper.selectByPrimaryKey(id);
                   if(sku!=null){ //如果数据库有此对象
                   sku_price = sku.getPrice();
                   redisTemplate.boundHashOps("sku_price").put(id,sku_price);
                   }else{
                    redisTemplate.boundHashOps("sku_price").put(id,0);
            }
      }
                 return sku_price;
}
3. 使用缓存预热
缓存预热就是将数据提前加入到缓存中，当数据发生变更，再将最新的数据更新到缓存。

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