如何解决缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？才能使数据库幸免于难
随着互联网应用的不断发展，应用程序越来越复杂，同时面对的数据量也越来越大，对于性能的要求也越来越高。缓存技术的应用已经成为了许多互联网应用的必备技术之一。SpringBoot作为一款优秀的JAVA开发框架，在缓存方面也提供了一些优秀的解决方案，可以帮助我们解决缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等问题。
一、redis缓存
Redis是一个高性能的键值对存储数据库，也是一个基于内存的数据结构存储系统，同时也支持持久化数据存储。Redis提供了丰富的数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。在缓存方面，Redis最大的优点就是支持数据的持久化存储，同时也具有很好的性能和扩展性。
二、缓存穿透
缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存中没有数据，请求会直接穿透到数据库中，从而引起数据库的压力过大，严重影响系统的性能。解决缓存穿透的常用方法有两种：
布隆过滤器是一种高效的数据结构，可以判断一个元素是否存在于一个集合中，同时也可以减轻数据库的压力。在使用布隆过滤器的时候，首先将所有的数据hash到一个位图中，如果查询的数据在位图中不存在，那么直接返回不存在，从而避免了对数据库的查询操作。
在SpringBoot中，我们可以使用Guava提供的布隆过滤器实现缓存穿透的解决方案。例如：
@Beanpublic BloomFilter bloomFilter() {return bloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), 100000, 0.001);@Overridepublic User getUserById(String id) {// 先从布隆过滤器中查询是否存在if (!bloomFilter.mightContain(id)) {return null;// 如果存在，则查询Redis中的缓存数据User user = redisTemplate.opsForValue().get(id);if (user == null) {// 如果Redis中不存在，则查询数据库user = userDao.getUserById(id);if (user != null) {// 将数据缓存到Redis中redisTemplate.opsForValue().set(id, user);} else {// 如果数据库中也不存在，则将该id加入到布隆过滤器中bloomFilter.put(id);return user;
在上面的代码中，首先通过布隆过滤器判断请求的数据是否存在于集合中，如果不存在，则直接返回null，从而避免了对数据库的查询操作。
空对象缓存另外一种解决缓存穿透的方法是采用空对象缓存的方式，即当查询的数据不存在时，将一个空对象缓存到Redis中。这样下次查询同样不存在的数据时，就可以直接从Redis中获取到一个空对象，从而避免了对数据库的查询操作。
在SpringBoot中，我们可以通过设置Redis缓存的过期时间来实现空对象缓存的解决方案。例如：
@Overridepublic User getUserById(String id) {User user = redisTemplate.opsForValue().get(id);if (user == null) {// 如果Redis中不存在，则查询数据库user = userDao.getUserById(id);if (user != null) {// 将数据缓存到Redis中redisTemplate.opsForValue().set(id, user);} else {// 如果数据库中也不存在，则将一个空对象缓存到Redis中，设置过期时间防止缓存雪崩redisTemplate.opsForValue().set(id, new User(), 5, TimeUnit.MINUTES);return user;
在上面的代码中，当查询的数据不存在时，我们将一个空对象缓存到Redis中，并设置了5分钟的过期时间。这样即使缓存中的数据被清空了，也不会引起数据库的压力过大，从而避免了缓存穿透。
三、缓存击穿
缓存击穿是指一个非常热点的数据在缓存中过期之后，正好在这个时间段内有大量的请求访问该数据，这些请求会直接穿透到数据库中，从而引起数据库的压力过大，严重影响系统的性能。解决缓存击穿的常用方法有两种：
一种解决缓存击穿的方法是将热点数据设置为永不过期，从而避免缓存失效的问题。但是这种方法存在一个缺点，就是热点数据可能会被修改，如果不及时更新缓存，可能会导致缓存中的数据与实际数据不一致。
在SpringBoot中，我们可以通过设置Redis缓存的过期时间来实现设置热点数据永不过期的解决方案。例如：
@Overridepublic User getHotUserById(String id) {User user = redisTemplate.opsForValue().get(id);if (user == null) {// 如果Redis中不存在，则查询数据库user = userDao.getHotUserById(id);if (user != null) {// 将数据缓存到Redis中，设置过期时间为1小时redisTemplate.opsForValue().set(id, user, 1, TimeUnit.HOURS);return user;
在上面的代码中，我们将热点数据的过期时间设置为1小时，从而避免了缓存击穿的问题。但是这种方法存在一个缺点，就是如果在1小时内热点数据被修改了，缓存中的数据就会失效，需要重新查询数据库。
延迟缓存双写策略另外一种解决缓存击穿的方法是采用延迟缓存双写策略，即在缓存中查询数据时，如果数据不存在，不立即去数据库中查询，而是先在缓存中写入一个空对象，然后再去数据库中查询数据并更新缓存，从而避免了缓存击穿的问题。
在SpringBoot中，我们可以通过设置Redis缓存的过期时间来实现延迟缓存双写策略的解决方案。例如：
@Overridepublic User getHotUserById(String id) {User user = redisTemplate.opsForValue().get(id);if (user == null) {// 如果Redis中不存在，则写入一个空对象redisTemplate.opsForValue().set(id, new User(), 5, TimeUnit.MINUTES);// 去数据库中查询数据并更新缓存user = userDao.getHotUserById(id);if (user != null) {redisTemplate.opsForValue().set(id, user, 1, TimeUnit.HOURS);return user;
在上面的代码中，我们先在缓存中写入一个空对象，并设置了5分钟的过期时间，然后再去数据库中查询数据并更新缓存。这样即使在查询数据的过程中，大量请求访问了该数据，也不会直接穿透到数据库中，从而避免了缓存击穿的问题。
四、缓存雪崩
缓存雪崩是指当缓存中的大量数据在同一时间失效，导致大量请求直接访问数据库，从而引起数据库的压力过大，严重影响系统的性能。解决缓存雪崩的常用方法有三种：
一种解决缓存雪崩的方法是在缓存数据的过期时间上增加随机因素，从而避免大量数据在同一时间失效的情况。在SpringBoot中，我们可以通过设置Redis缓存的过期时间和一个随机值来实现这个解决方案。例如：
@Overridepublic List getUserList() {List userList = redisTemplate.opsForValue().get("userList");if (userList == null) {// 如果Redis中不存在，则查询数据库userList = userDao.getUserList();if (userList != null && userList.size() > 0) {// 将数据缓存到Redis中，并增加随机的过期时间int random = new Random().nextInt(600) + 600;redisTemplate.opsForValue().set("userList", userList, random, TimeUnit.SECONDS);return userList;
在上面的代码中，我们先在缓存中查询数据，如果不存在，则去数据库中查询，并将数据缓存到Redis中，并增加随机的过期时间。这样即使大量数据在同一时间失效，也不会全部直接访问数据库，从而避免了缓存雪崩的问题。
2. 预热缓存
另外一种解决缓存雪崩的方法是在系统启动时预热缓存，将系统中的热点数据提前加载到缓存中，从而避免了大量请求同时访问数据库的情况。在SpringBoot中，我们可以通过编写一个启动时执行的方法，来实现预热缓存的解决方案。例如：
@Componentpublic class CacheInit implements CommandLineRunner {@Autowiredprivate UserDao userDao;@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;@Overridepublic void run(String... args) throws Exception {List userList = userDao.getUserList();if (userList != null && userList.size() > 0) {// 将数据缓存到Redis中，并设置过期时间为1小时for (User user : userList) {redisTemplate.opsForValue().set(user.getId(), user, 1, TimeUnit.HOURS);
在上面的代码中，我们在系统启动时执行run方法，在该方法中先去数据库中查询热点数据，然后将数据缓存到Redis中，并设置过期时间为1小时。这样即使缓存中的数据在同一时间失效，也能够保证系统中的热点数据始终被缓存，从而避免了缓存雪崩的问题。
3. 使用分布式锁
最后一种解决缓存雪崩的方法是使用分布式锁，从而避免大量请求同时访问数据库的情况。在SpringBoot中，我们可以通过Redisson来实现分布式锁的解决方案。例如：
@Overridepublic List getUserList() {List userList = redisTemplate.opsForValue().get("userList");if (userList == null) {// 如果Redis中不存在，则尝试获取分布式锁RLock lock = redissonClient.getLock("userListLock");try {// 尝试加锁，并设置锁的过期时间为5秒boolean success = lock.tryLock(5, TimeUnit.SECONDS);if (success) {// 如果获取到了锁，则查询数据库并将数据缓存到Redis中userList = userDao.getUserList();if (userList != null && userList.size() > 0) {redisTemplate.opsForValue().set("userList", userList, 1, TimeUnit.HOURS);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {// 释放锁lock.unlock} return userList;
在上面的代码中，我们先在缓存中查询数据，如果不存在，则尝试获取分布式锁，如果获取到了锁，则查询数据库并将数据缓存到Redis中。如果没有获取到锁，则等待一段时间再尝试获取锁，这样即使大量请求同时访问系统，也能够保证只有一个请求去查询数据库并缓存数据，从而避免了缓存雪崩的问题。
总结
如何利用好缓存，加快访问速度，提高并发的同时还不出现问题是一个优秀架构的关键，在开发过程中我经常会遇到一些问题，比如缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩，这些问题会导致系统性能下降、数据库负载过高等问题，因此必须采取一些措施来解决这些问题。
在实际应用中，需要根据系统的实际情况和性能要求来选择合适的机制，也可以采用多种机制来解决缓存问题。
