缓存击穿问题在Spring Boot+PGSQL中的应对

缓存击穿问题是指在分布式系统中，当一个热点数据在缓存中过期后，大量请求同时访问该数据，导致缓存无法承受压力，从而使得数据库成为主要瓶颈。在Spring Boot+PGSQL环境中，可以采用以下方法来应对缓存击穿问题：

1. 使用互斥锁（Mutex Lock）：

在获取数据时，使用分布式锁来保证同一时间只有一个请求能够访问数据库。可以使用Redis或Zookeeper实现分布式锁。当请求获取到锁后，先检查缓存是否存在数据，如果存在则直接返回；如果不存在，则从数据库中查询数据并更新缓存，然后释放锁。

示例代码（使用Redis实现分布式锁）：

@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

public String getData(String key) {
    // 尝试获取锁
    Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock:" + key, "1");
    if (lock == null || !lock) {
        return null;
    }

    try {
        // 检查缓存是否存在数据
        String data = (String) redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (data == null) {
            // 从数据库中查询数据
            data = getDataFromDatabase(key);
            // 更新缓存
            redisTemplate.opsForValue().set(key, data);
        }
        return data;
    } finally {
        // 释放锁
        redisTemplate.delete("lock:" + key);
    }
}

2. 设置热点数据永不过期：

对于一些热点数据，可以设置其永不过期，这样即使缓存过期，也不会有大量请求访问数据库。但是这种方法需要根据业务需求来判断是否适用。

3. 使用缓存预热：

在系统启动时，预先将一些热点数据加载到缓存中，以防止缓存击穿。这种方法适用于数据变化不频繁的场景。

4. 限流降级：

通过限流和降级策略，降低系统的并发能力，从而减轻缓存压力。例如，可以使用Guava的RateLimiter进行限流，或者使用Hystrix进行服务降级。

5. 优化数据库查询：

优化数据库查询语句和索引，提高查询效率，从而减轻缓存压力。

总之，应对缓存击穿问题需要从多个方面进行考虑，包括使用分布式锁、设置热点数据永不过期、使用缓存预热、限流降级和优化数据库查询等。在实际项目中，可以根据业务需求和系统特点选择合适的解决方案。