数据库缓存在提升系统性能和响应速度方面起着至关重要的作用。但是，在高并发环境下，缓存可能会面临两个常见的问题：缓存雪崩和缓存穿透。这篇博客将介绍这些问题，并探讨一些常用的数据库缓存技术来解决这些问题。
缓存雪崩
缓存雪崩是指当缓存中的大量数据同时失效或过期时发生的情况。当这些数据被并发请求访问时，会导致大量请求直达数据库，造成系统性能下降甚至崩溃。
引起缓存雪崩的原因
- 缓存数据过期时间设置相同：如果缓存中的大量数据过期时间设置相同，那么在这些数据同时过期时，会导致瞬间大量请求到达数据库，造成数据库压力过大。
- 数据库故障或重启：当数据库发生故障或重启时，会导致所有的缓存数据失效。如果此时又恰好有大量请求到达，就会引起缓存雪崩。
- 大量请求集中访问热门数据：当某些热门数据集中在某个时间点被大量请求访问时，如果缓存不命中，就会导致大量请求直达数据库，引起缓存雪崩。
缓存雪崩的解决方案
- 设置不同的缓存数据过期时间：为了避免大量数据同时过期，可以设置随机的缓存数据过期时间，使得缓存数据的失效时间错开。这样可以减少数据批量失效的可能性。
- 使用分布式锁：可以使用分布式锁来解决当缓存数据失效时，只允许一个线程去查询数据库，并将结果写入缓存。其他线程在获取到锁之前，从缓存中获取数据，避免对数据库造成压力。
- 设置热点数据永不过期：热点数据是指经常被请求的数据，可以将这些数据设置为永不过期的缓存，避免缓存数据失效。当然，这样可能导致数据的实时性降低，需要在业务需求和性能之间进行权衡。
缓存穿透
缓存穿透是指查询一个不存在的数据时，由于缓存中没有命中，导致请求直接访问数据库。缓存穿透对数据库造成了无谓的压力，降低了系统的性能。
引起缓存穿透的原因
- 恶意攻击：当有人故意查询不存在的数据时，就会引发缓存穿透问题。这种攻击可能导致数据库压力过大，甚至瘫痪系统。
- 查询不存在的数据：如果业务逻辑中没有对查询不存在的数据进行有效处理，那么如果缓存中没有命中，就会直接请求数据库，造成缓存穿透问题。
缓存穿透的解决方案
- 布隆过滤器：可以使用布隆过滤器来过滤掉查询不存在数据的请求。布隆过滤器是一种高效的数据结构，用于判断某个元素是否存在于集合中。当一个请求到达时，先通过布隆过滤器判断请求的数据是否存在，如果不存在，直接返回，避免无谓的数据库查询。
- 空对象缓存：对于查询不存在的数据，可以将空对象作为缓存值存储在缓存中。当下一次再有请求查询该数据时，就可以直接从缓存中获取空对象，而不是直接请求数据库。
结论
数据库缓存在提升系统性能和响应速度方面起着重要的作用。然而，缓存雪崩和缓存穿透问题在高并发环境下经常发生，给系统带来不小的困扰。本文介绍了一些常用的数据库缓存技术来解决这些问题，例如设置不同的缓存数据过期时间、使用分布式锁、设置热点数据永不过期、布隆过滤器以及空对象缓存等。通过合理地运用这些技术，可以有效避免缓存雪崩和缓存穿透，提升系统的稳定性和性能。
参考文献：
本文来自极简博客，作者：冬日暖阳，转载请注明原文链接：数据库缓存技术的热点数据处理
