防止缓存穿透的Redis计数策略

"缓存穿透问题在高并发场景下的解决方案" 在IT行业中，缓存穿透是一个常见的性能瓶颈问题，尤其在高并发系统中。缓存穿透是指用户请求的数据既没有在缓存中，也没有在数据库中，导致每次请求都需要查询数据库，从而对数据库造成不必要的压力，甚至可能导致服务崩溃。为了解决这个问题，我们可以采取一些策略来防止缓存穿透，例如文中代码所示的方法。 在给出的Java代码中，我们看到一个`UserServiceImpl`类，它实现了`UserService`接口，并使用了`RedisTemplate`进行缓存操作。`queryAllUserCount`方法是用来获取所有用户的数量。这个方法首先尝试从Redis缓存中获取`Constants.ALL_USER_COUNT`对应的值（即所有用户数量）。如果缓存中不存在这个值，代码会进入同步块，确保在多线程环境下安全地执行以下操作：再次检查缓存，如果仍然为空，则通过`userMapper.selectAllUserCount()`从数据库中获取数据，然后将数据存入Redis，设置过期时间为15秒。 这种策略被称为“双层检查锁定”或“缓存预加载”。它的核心思想是：当缓存未命中时，先进行加锁，避免多个线程同时去数据库查询，然后再次检查缓存，以防止在检查和加载缓存的过程中有其他线程已经完成了这个过程。如果仍然未命中，才真正去数据库查询并加载到缓存。这样可以有效地防止缓存穿透，减少对数据库的访问次数。 此外，设置15秒的过期时间是考虑到缓存与数据库数据一致性的问题。较短的过期时间可以确保缓存定期更新，但也会增加数据库的访问频率；而较长的过期时间虽然减轻了数据库的压力，但可能导致缓存中的数据长时间不更新。因此，过期时间的选择需要根据实际业务需求和系统的负载情况来权衡。 总结来说，解决缓存穿透的关键在于结合缓存和数据库使用，通过预先加载和同步机制确保数据的正确性，并利用合理的缓存过期策略平衡缓存更新与数据库压力。在高并发场景下，这样的设计能够显著提升系统的响应速度和稳定性，减少对后端数据库的依赖，从而提高整个系统的性能。