这篇文章给大家聊聊关于java如何解决内存缓存击穿问题，以及redis缓存穿透的解决办法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
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数据穿透是什么
缓存穿透：缓存和数据库中都没有的数据，而用户（黑客）不断发起请求。
例子
我们数据库的id都是从1自增的，如果发起id=-1的数据或者id特别大不存在的数据，这样的不断攻击导致数据库压力很大，严重会击垮数据库。
解决
1）增加校验。比如用户鉴权，参数做校验，不合法的校验直接return，比如id做基础校验，id<=0直接拦截；
2）布隆过滤器。Redis里还有一个高级用法布隆过滤器（BloomFilter）这个也能很好的预防缓存穿透的发生。
它的原理也很简单，就是利用高效的数据结构和算法快速判断出你这个Key是否在数据库中存在，不存在你return就好了，存在你就去查DB刷新KV再return。
redis是否可以代替mysql进行数据存储怎么样
Redis本身是支持数据持久化的，很多有些程序员都会觉得Redis应该可以替代MySQL，但是我们在使用一项技术的时候，不是看它能不能，而是要看它适合不适合；而在大部分场景下，Redis是无法替代MySQL的。
MySQL是关系型数据库，数据储存在磁盘上，数据的格式是我们熟知的二维表格的样式。关系型数据库具有很多强大的功能；大部分都支持SQL语句查询，对事务也有很好的支持。
Redis被称作非关系型数据库，属于内存数据库，数据都储存在内存中（Redis有RDB持久化策略），Redis支持的数据类型也比较多，比如字符串，HASH，List等。
MySQL和Redis没有竞争的关系，通常当并发访问量比较大的时候，特别是读操作很多，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql(或其他关系型数据库)的压力；
不是MySQLorRedis；而是MySQL+Redis；
因为Redis的性能十分优越，可以支持每秒十几万此的读/写操作，并且它还支持持久化、集群部署、分布式、主从同步等，Redis在高并发的场景下数据的安全和一致性，所以它经常用于这些场景：
经常要被查询，但是CUD操作频率低的数据；比如数据字典，确定了之后很少被修改，是可以放到缓存中的；还有热点数据，查询极为频繁的数据，放到Redis中可以减少MySQL的压力；
经常被查询，但是实时性要求不高数据，比如购物网站的热销排行榜，定时统计一次后把统计结果放到Redis中提供查询（请不要每次都使用selecttop10fromxxxx）。
缓存还可以做数据共享（Session共享），在分布式的架构中，把用户的Session数据放到Redis中。
高并发场景下的计数器，比如秒杀，把商品库存数量放到Redis中（秒杀的场景会比较复杂，Redis只是其中之一，例如如果请求超过某个数量的时候，多余的请求就会被限流）；
因为Redis对高并发的支持和单线程机智，它也经常用作分布式锁；
Redis虽然功能强大、性能高效，但是也不是万能的，项目在引入Redis的时候，需要考虑的问题也比较多，并且会带来额外的开发和运维的工作量。
首先要判断数据是否适合缓存到Redis中，可以从几个方面考虑：数据会被经常查询么？命中率如何？写操作多么？数据大小？数据一致性如何保证？
我们经常采用这样的方式将数据刷到Redis中：查询的请求过来，现在Redis中查询，如果查询不到，就查询数据库拿到数据，再放到缓存中，这样第二次相同的查询请求过来，就可以直接在Redis中拿到数据；不过要注意【缓存穿透】的问题。
缓存的刷新会比较复杂，通常是修改完数据库之后，还需要对Redis中的数据进行操作；代码很简单，但是需要保证这两步为同一事务，或最终的事务一致性。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。redis雪崩和穿透的区别
雪崩:击穿比较侧重某一个key失效,当大量的key同时失效,会造成大量的请求怼到数据库,就会发生雪崩效应。
雪崩是大面积的key缓存失效；穿透是redis里不存在这个缓存key；击穿是redis某一个热点key突然失效，最终的受害者都是数据库。
java如何解决内存缓存击穿问题
简要说下缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩的出现情景和解决方案！
出现上述问题的前提：因为数据库使用磁盘存取数据，往往比较慢，而缓存使用内存（而且通常是key-value型），存取较快！
这样先使用内存缓存来缓存数据库数据，读取数据的时候先从缓存读取，只有获取不到的时候才从数据库获取！
下面分别从概念，出现场景，解决方案来说：
①，缓存穿透
概念：访问一个不存在的key，所有的读取都会访问数据库，通常数据库中也没有这样的数据，造成穿透，数据量大时，导致数据库卡死！
出现情景：一般数据库都是使用正整数来做id，然后使用id作为key缓存，如果有人恶意攻击，传一个负数（-100）做大量查询，那么数据库崩溃！
解决办法：
1，设置拦截，对不符合要求的id直接拦截！
2，缓存不存在，数据库也不存在也进行数据保存，key-null，并设置过期时间（短点好，1min），这样能拦截短时间内大量的同一个key的穿透！
②，缓存击穿
概念：缓存击穿通常发生在超高并发的时候，缓存中的key超时过期，这时候大量的请求同一时间落到数据库，造成数据库卡死！
出现场景：秒杀活动通常会把商品id等提前进行缓存，如果某个正想辞职的程序员在设置过期时间的时候，把过期时间设在了秒杀前一刻，那秒杀开始的时候，大量的请求将直接访问数据库！
解决办法：
1，热点数据设置超长的过期时间（甚至forever）
2，人为干预：在活动开始前先对所有热点数据进行设置！
③，缓存雪崩
概念：大批量的key过期，导致大量的查询到了持久层，引起卡死！主要是大量的key，而缓存击穿通常是一个或者少量key！
出现场景：缓存服务器宕机，代码错误等导致key大量过期等原因！
解决方法：
1，高可用缓存集群，保证缓存不挂！
2，过期时间使用随机算法，防止同一时间过期！
实际应用中，缓存雪崩是比较容易碰到的情况，还是尤其需要注意的，最近在持续分享JAVA相关的东西，需要的朋友可以关注。。。
关于java如何解决内存缓存击穿问题的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
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