Java缓存穿透、击穿、雪崩解决方案
在互联网高并发的场景下，对于数据库查询频率高的数据，为了提高查询效率，常常会采用缓存技术进行优化。然而，缓存技术也会带来一些问题，比如缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩等。
缓存穿透
当我们从缓存中查询一个不存在的数据时，请求就会穿透缓存直接查询数据库，这样就会导致缓存无法起到应有的作用，并且大量的查询请求会直接打到数据库上，造成了数据库压力的增加，甚至会导致宕机等问题。
解决方案
可以使用布隆过滤器（Bloom Filter）来解决缓存穿透问题，它是一种快速判断某个数据是否存在的数据结构。具体步骤如下：
- 在缓存层增加布隆过滤器模块，将所有可能存在的数据先存储在布隆过滤器中；
- 当一个查询请求进来时，先通过布隆过滤器进行判断，如果该数据肯定不存在，则直接返回；
- 如果该数据可能存在，则再去缓存中查找，如果缓存中不存在，则继续去数据库中查找，并将该数据放入缓存中。
代码实践
我们可以使用Google Guava库中的BloomFilter类来实现布隆过滤器。示例代码如下：
代码语言：javascript复制import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
public class BloomFilterDemo {
private static final int capacity = 1000000; // 预计元素数量
private static final double false_positive_rate = 0.01; // 允许的误判率
private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), capacity, false_positive_rate);
public static void main(String[] args) {
// 将所有可能存在的数据存放到布隆过滤器中
for (int i = 0; i < capacity; i ) {
bloomFilter.put(i);
}
// 查询一个不存在的数据
int testNum = -1;
if (!bloomFilter.mightContain(testNum)) {
System.out.println("该数据肯定不存在");
return;
}
// 查询一个存在的数据
int existNum = 999999;
if (bloomFilter.mightContain(existNum)) {
System.out.println("该数据可能存在");
// TODO: 去缓存中查找，如果缓存中不存在则去数据库中查找
}
}
}缓存击穿
在高并发场景下，当某个热点数据失效时，大量查询请求会直接打到数据库上，造成了数据库压力的增加，甚至会导致宕机等问题。
解决方案
可以使用分布式锁解决缓存击穿问题。具体步骤如下：
- 查询数据前，先使用分布式锁对该数据进行加锁；
- 如果此时有大量的查询请求进来，则只有一个请求能够获得锁并去查询数据库；
- 其他请求则等待锁释放后再从缓存中获取数据。
代码实践
我们可以使用Redis的分布式锁来实现分布式锁。示例代码如下：
代码语言：javascript复制import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisLockDemo {
private static final String REDIS_LOCK_KEY = "redis_lock_key";
private static final int EXPIRE_TIME = 60; // 锁的过期时间为60秒
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
String requestId = String.valueOf(System.currentTimeMillis()); // 请求标识，用于释放锁时判断是否是同一请求
boolean lockSuccess = false;
try {
// 加锁
String result = jedis.set(REDIS_LOCK_KEY, requestId, "NX", "EX", EXPIRE_TIME);
if ("OK".equals(result)) {
lockSuccess = true;
// TODO: 去数据库中查询数据，并将数据存入缓存中
} else {
// 未获取到锁，等待一段时间后重新尝试获取锁
Thread.sleep(100);
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 释放锁
if (lockSuccess && requestId.equals(jedis.get(REDIS_LOCK_KEY))) {
jedis.del(REDIS_LOCK_KEY);
}
jedis.close();
}
}
}缓存雪崩
在高并发场景下，当某个时间段内大量的缓存失效时，所有查询请求都会直接打到数据库上，造成了数据库压力的极度增加，甚至会导致宕机等问题。
解决方案
可以采用多级缓存策略来解决缓存雪崩问题。具体步骤如下：
- 分为多个层级的缓存，包括本地缓存、分布式缓存等；
- 针对不同的缓存层级，设置不同的过期时间，较短的过期时间设置在高层级的缓存中，较长的过期时间设置在低层级的缓存中；
- 当请求进来时，先从低层级的缓存中查找，如果存在数据则直接返回；如果不存在，则逐级向高层级的缓存查询，遇到有效的缓存则返回，并将数据存入低层级的缓存中。
代码实践
我们可以使用Spring Boot框架中的Cache注解以及Redis作为分布式缓存来实现多级缓存策略。示例代码如下：
代码语言：javascript复制import org.springframework.cache.annotation.CacheConfig;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
@CacheConfig(cacheNames = "goods")
public class GoodsService {
@Cacheable(key = "#id", unless = "#result == null")
public Goods getGoodsById(int id) {
// TODO: 查询数据库获取商品信息
return new Goods(id, "商品" id, BigDecimal.valueOf(100));
}
}在上述代码中，我们使用了@Cacheable注解，同时指定了缓存名称为"goods"，并根据id设置缓存的key。在方法调用时，会先从缓存中查找是否存在对应的数据，如果存在则直接返回；如果不存在，则会调用方法体内的逻辑去数据库中查询数据，并将查询结果存入缓存中。由于我们使用了unless参数来判断返回的结果是否为空，因此当查询结果为null时，不会将对应的数据存入缓存中，避免了缓存雪崩问题。
此外，我们还需要在配置文件中设置缓存的过期时间，并将Redis作为分布式缓存。示例配置如下：
代码语言：javascript复制spring:
cache:
type: redis # 使用Redis作为分布式缓存
redis:
time-to-live: 60s # 过期时间为60秒总结
针对缓存穿透、击穿和雪崩问题，我们可以采用布隆过滤器、分布式锁和多级缓存策略等技术手段来进行优化。在实际项目中，需要根据具体情况选择合适的解决方案，并进行适当的调整和配置，以达到最佳的性能和稳定性。
