Spring Boot 中解决 Redis 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的方案

前言

在使用 Redis 作为缓存系统时，Spring Boot 应用可能会遇到几种常见的问题，包括缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。这些问题如果不加以解决，可能会导致数据库压力过大，甚至宕机。本文将详细讲解在 Spring Boot 中如何解决这些问题。

一、缓存穿透

缓存穿透指的是查询一个一定不存在的数据，由于缓存不命中，接着查询数据库也无法查询出结果，因此也不会写入到缓存中。这将会导致每个查询都会去请求数据库，造成缓存穿透。

解决方案：

1. 布隆过滤器：
   布隆过滤器是一种空间效率很高的数据结构，可以用来判断一个元素是否在一个集合中。通过将所有可能查询的参数以哈希形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

   在 Spring Boot 项目中，可以使用 Google Guava 库提供的 BloomFilter 实现。示例如下：

   @Bean
   public BloomFilter<String> initBloomFilter() {
       int expectedInsertions = 1000000;
       double fpp = 0.001;
       return BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), expectedInsertions, fpp);
   }
   
   @Autowired
   private BloomFilter<String> bloomFilter;
   
   public Object query(String key) {
       if (!bloomFilter.mightContain(key)) {
           return null;
       }
       // 查询缓存
       ValueOperations<String, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
       Object result = operations.get(key);
       if (result == null) {
           // 查询数据库
           result = queryFromDB(key);
           if (result != null) {
               operations.set(key, result, 5, TimeUnit.MINUTES);
           } else {
               // 缓存空值，避免重复查询
               operations.set(key, "", 1, TimeUnit.MINUTES);
           }
       }
       return "".equals(result) ? null : result;
   }
   

2. 缓存空对象：
   当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源。但这种方法会占用更多的缓存空间，并且可能存在数据不一致的问题。

二、缓存击穿

缓存击穿指的是一个原本存在的 key，在缓存失效的一刹那，同时有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存中不存在该 key，于是就直接请求了数据库，从而导致了数据库瞬时压力过大甚至宕机的情况。

解决方案：

1. 设置永不过期：
   对于一些热点数据，可以将其设置为永不过期，从而避免缓存击穿。可以使用 Redis 的 SETNX 命令或 Spring 的 @Cacheable 注解配合 unless 条件来实现。

   @Cacheable(value = "user", key = "#id", unless = "#result == null")
   public User getUser(Long id) {
       // 先从缓存中查询
       User user = userDao.selectById(id);
       if (user == null) {
           // 查询数据库
           user = queryFromDB(id);
           if (user != null) {
               redisTemplate.opsForValue().set("user:" + id, user);
           }
       }
       return user;
   }
   

2. 加锁排队：
   在高并发场景下，可以使用分布式锁来控制对数据库的访问，确保只有一个线程可以访问数据库并更新缓存。

三、缓存雪崩

缓存雪崩指的是缓存中大量的 key，在同一时刻失效，导致大量的请求直接打到了数据库，从而导致数据库瞬时压力过大甚至宕机的情况。

解决方案：

1. 随机过期时间：
   为了避免缓存雪崩，可以在设置缓存时加入一个随机的过期时间，这样可以将原本同时失效的缓存数据错开。

   @Cacheable(value = "user", key = "#id", unless = "#result == null")
   public User getUser(Long id) {
       // 先从缓存中查询
       User user = redisTemplate.opsForValue().get("user:" + id);
       if (user == null) {
           // 查询数据库
           user = queryFromDB(id);
           if (user != null) {
               long expireTime = new Random().nextInt(300) + 600;
               redisTemplate.opsForValue().set("user:" + id, user, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
           }
       }
       return user;
   }
   

2. 多级缓存架构：
   使用多级缓存架构，如 Nginx 缓存 + Redis 缓存 + 其他缓存，不同层使用不同的过期时间，提高系统的可靠性。

3. Redis 高可用：
   使用 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 实现 Redis 的高可用，即使个别节点宕掉，依然可以提供服务。

综上所述，通过合理的缓存策略和技术手段，Spring Boot 应用可以有效地解决 Redis 的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩问题，提高系统的稳定性和可靠性。