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緩存穿透與防護在Spring Boot+PGSQL中的實現

發布時間:2024-11-09 10:33:35 來源:億速云 閱讀:78 作者:小樊 欄目:編程語言

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。

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