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• Java缓存穿透、缓存击穿 、穿透雪崩解决方案
• • 缓存穿透
  • • 解决方案
    • 代码实践
  • 缓存击穿
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    • 代码实践
  • 缓存雪崩
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    • 代码实践
  • 总结

Java缓存穿透 、击穿解决击穿、雪崩雪崩解决方案

在互联网高并发的缓存场景下，对于数据库查询频率高的数据，为了提高查询效率，常常会采用缓存技术进行优化。然而，缓存技术也会带来一些问题，比如缓存穿透、穿透缓存击穿和缓存雪崩等 。击穿解决

缓存穿透

当我们从缓存中查询一个不存在的雪崩数据时，请求就会穿透缓存直接查询数据库，这样就会导致缓存无法起到应有的作用，并且大量的查询请求会直接打到数据库上，造成了数据库压力的增加，甚至会导致宕机等问题。

解决方案

可以使用布隆过滤器（Bloom Filter）来解决缓存穿透问题，它是缓存一种快速判断某个数据是否存在的数据结构。具体步骤如下：

1. 在缓存层增加布隆过滤器模块，将所有可能存在的穿透数据先存储在布隆过滤器中；
2. 当一个查询请求进来时，先通过布隆过滤器进行判断，如果该数据肯定不存在，则直接返回；
3. 如果该数据可能存在，则再去缓存中查找，如果缓存中不存在，则继续去数据库中查找，并将该数据放入缓存中。

代码实践

我们可以使用Google Guava库中的击穿解决BloomFilter类来实现布隆过滤器。示例代码如下：

import com.google.common.hash.BloomFilter;import com.google.common.hash.Funnels;public class BloomFilterDemo {// TODO: 查询数据库获取商品信息return new Goods(id,雪崩 "商品" + id, BigDecimal.valueOf(100));}}

在上述代码中，我们使用了@Cacheable注解，同时指定了缓存名称为"goods"，并根据id设置缓存的key
。在方法调用时，会先从缓存中查找是缓存否存在对应的数据，如果存在则直接返回；如果不存在，则会调用方法体内的逻辑去数据库中查询数据，并将查询结果存入缓存中。由于我们使用了unless参数来判断返回的穿透结果是否为空，因此当查询结果为null时，不会将对应的数据存入缓存中，避免了缓存雪崩问题。

此外，我们还需要在配置文件中设置缓存的击穿解决过期时间，并将Redis作为分布式缓存。示例配置如下：

spring:cache:type: redis # 使用Redis作为分布式缓存redis:time-to-live: 60s # 过期时间为60秒

总结

针对缓存穿透 、击穿和雪崩问题，我们可以采用布隆过滤器 、分布式锁和多级缓存策略等技术手段来进行优化。在实际项目中，需要根据具体情况选择合适的解决方案，并进行适当的调整和配置，以达到最佳的性能和稳定性 。

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