您好,登錄后才能下訂單哦!
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。
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;
}
}
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。
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;
}
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。
免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。