緩存穿透與防護在Spring Boot+PGSQL中的實現

緩存穿透和緩存雪崩是緩存使用中常見的問題，它們可能會導致數據庫壓力增大和系統性能下降。在Spring Boot+PGSQL環境中，我們可以通過一些策略來防護這些問題。

緩存穿透

緩存穿透是指查詢一個一定不存在的數據，由于緩存中也不存在這個數據，所以每次請求都會直接查詢數據庫，造成數據庫壓力。

實現防護

1. 布隆過濾器（Bloom Filter）： 布隆過濾器是一種空間效率極高的概率型數據結構，用于判斷一個元素是否在一個集合中。對于緩存穿透，我們可以將不存在的數據放入布隆過濾器中，這樣在查詢時可以先檢查布隆過濾器，如果不存在再查詢數據庫。

   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) {
           // 簡單的哈希函數
           return Math.abs(key.hashCode()) % size;
       }
   }
   

2. 緩存空對象： 對于查詢結果為空的請求，我們可以將其結果放入緩存中，設置一個較短的過期時間（例如5分鐘），這樣下次查詢時可以直接從緩存中獲取結果。

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

緩存雪崩

緩存雪崩是指緩存中大量數據在同一時間過期，導致大量請求直接查詢數據庫，造成數據庫壓力。

實現防護

1. 隨機過期時間： 為每個緩存項設置一個隨機的過期時間，這樣即使大量緩存項在同一時間過期，也不會導致大量請求同時查詢數據庫。

   @Cacheable(value = "data", key = "#key")
   public Data getData(String key) {
       // 查詢數據庫
       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) {
       // 插入數據庫
       jdbcTemplate.update("INSERT INTO data (id, name) VALUES (?, ?)", data.getId(), data.getName());
       return data;
   }
   

2. 預熱緩存： 在系統上線前，預先將一些熱點數據放入緩存中，避免在高峰時段出現緩存雪崩。

   @Scheduled(cron = "0 0 0 ? * MON-FRI") // 每周一到周五午夜執行
   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));
   }
   

通過以上策略，我們可以在Spring Boot+PGSQL環境中有效防護緩存穿透和緩存雪崩問題，提升系統性能和穩定性。