緩存擊穿問題在Spring Boot+PGSQL中的應對

緩存擊穿問題是指在分布式系統中，當一個熱點數據在緩存中過期后，大量請求同時訪問該數據，導致緩存無法承受壓力，從而使得數據庫成為主要瓶頸。在Spring Boot+PGSQL環境中，可以采用以下方法來應對緩存擊穿問題：

1. 使用互斥鎖（Mutex Lock）：

在獲取數據時，使用分布式鎖來保證同一時間只有一個請求能夠訪問數據庫。可以使用Redis或Zookeeper實現分布式鎖。當請求獲取到鎖后，先檢查緩存是否存在數據，如果存在則直接返回；如果不存在，則從數據庫中查詢數據并更新緩存，然后釋放鎖。

示例代碼（使用Redis實現分布式鎖）：

@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

public String getData(String key) {
    // 嘗試獲取鎖
    Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock:" + key, "1");
    if (lock == null || !lock) {
        return null;
    }

    try {
        // 檢查緩存是否存在數據
        String data = (String) redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (data == null) {
            // 從數據庫中查詢數據
            data = getDataFromDatabase(key);
            // 更新緩存
            redisTemplate.opsForValue().set(key, data);
        }
        return data;
    } finally {
        // 釋放鎖
        redisTemplate.delete("lock:" + key);
    }
}

2. 設置熱點數據永不過期：

對于一些熱點數據，可以設置其永不過期，這樣即使緩存過期，也不會有大量請求訪問數據庫。但是這種方法需要根據業務需求來判斷是否適用。

3. 使用緩存預熱：

在系統啟動時，預先將一些熱點數據加載到緩存中，以防止緩存擊穿。這種方法適用于數據變化不頻繁的場景。

4. 限流降級：

通過限流和降級策略，降低系統的并發能力，從而減輕緩存壓力。例如，可以使用Guava的RateLimiter進行限流，或者使用Hystrix進行服務降級。

5. 優化數據庫查詢：

優化數據庫查詢語句和索引，提高查詢效率，從而減輕緩存壓力。

總之，應對緩存擊穿問題需要從多個方面進行考慮，包括使用分布式鎖、設置熱點數據永不過期、使用緩存預熱、限流降級和優化數據庫查詢等。在實際項目中，可以根據業務需求和系統特點選擇合適的解決方案。