缓存穿透与防护在Spring Boot+PGSQL中的实现

缓存穿透和缓存雪崩是缓存使用中常见的问题，它们可能会导致数据库压力增大和系统性能下降。在Spring Boot+PGSQL环境中，我们可以通过一些策略来防护这些问题。

缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存中也不存在这个数据，所以每次请求都会直接查询数据库，造成数据库压力。

实现防护

1. 布隆过滤器（Bloom Filter）： 布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。对于缓存穿透，我们可以将不存在的数据放入布隆过滤器中，这样在查询时可以先检查布隆过滤器，如果不存在再查询数据库。

   import java.util.BitSet;
   
   public class BloomFilter {
       private BitSet bitSet;
       private int size;
   
       public BloomFilter(int size) {
           this.size = size;
           this.bitSet = new BitSet(size);
       }
   
       public void add(String key) {
           int index = getIndex(key);
           bitSet.set(index);
       }
   
       public boolean contains(String key) {
           int index = getIndex(key);
           return bitSet.get(index);
       }
   
       private int getIndex(String key) {
           // 简单的哈希函数
           return Math.abs(key.hashCode()) % size;
       }
   }
   

2. 缓存空对象： 对于查询结果为空的请求，我们可以将其结果放入缓存中，设置一个较短的过期时间（例如5分钟），这样下次查询时可以直接从缓存中获取结果。

   @Cacheable(value = "data", key = "#key", unless = "#result == null")
   public Data getData(String key) {
       // 查询数据库
       Data data = jdbcTemplate.queryForObject("SELECT * FROM data WHERE id = ?", Data.class, key);
       return data;
   }
   

缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存中大量数据在同一时间过期，导致大量请求直接查询数据库，造成数据库压力。

实现防护

1. 随机过期时间： 为每个缓存项设置一个随机的过期时间，这样即使大量缓存项在同一时间过期，也不会导致大量请求同时查询数据库。

   @Cacheable(value = "data", key = "#key")
   public Data getData(String key) {
       // 查询数据库
       Data data = jdbcTemplate.queryForObject("SELECT * FROM data WHERE id = ?", Data.class, key);
       return data;
   }
   
   @CachePut(value = "data", key = "#data.id", unless = "#result == null")
   public Data putData(Data data) {
       // 插入数据库
       jdbcTemplate.update("INSERT INTO data (id, name) VALUES (?, ?)", data.getId(), data.getName());
       return data;
   }
   

2. 预热缓存： 在系统上线前，预先将一些热点数据放入缓存中，避免在高峰时段出现缓存雪崩。

   @Scheduled(cron = "0 0 0 ? * MON-FRI") // 每周一到周五午夜执行
   public void preloadCache() {
       List<Data> hotData = jdbcTemplate.query("SELECT * FROM data WHERE is_hot = true", Data.class);
       hotData.forEach(data -> cacheManager.getCache("data").put(data.getId(), data));
   }
   

通过以上策略，我们可以在Spring Boot+PGSQL环境中有效防护缓存穿透和缓存雪崩问题，提升系统性能和稳定性。