缓存穿透
缓存穿透是指在使用缓存系统时，大量的请求查询一个不存在的数据，造成请求直接穿透缓存层，访问数据库，降低系统性能。主要原因包括查询的数据本身不存在、缓存层无法处理高并发的请求以及缓存服务器宕机等。
缓存穿透会导致数据库压力过大，消耗大量的CPU和IO资源，严重影响系统的性能和稳定性。
解决方案
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布隆过滤器（Bloom Filter）：布隆过滤器是一种高效的数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中。可以使用布隆过滤器来过滤掉无效的请求，减轻数据库的负载。当一个请求查询一个不存在的数据时，先通过布隆过滤器进行快速判断，如果判断不存在，则直接返回，不再访问数据库。
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空结果缓存（Null Object Cache）：当查询一个不存在的数据时，返回一个空结果，并将这个空结果缓存起来。下次再查询同样的数据时，直接从缓存中获取空结果，避免访问数据库。
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热点数据预加载：将系统中常用的数据预先加载到缓存中，避免查询时出现缓存穿透的情况。可以通过定时任务或者在系统启动时进行初始化。
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数据库优化：通过优化数据库的索引、查询语句以及增加硬件资源等方式，提高数据库的查询性能，减少缓存穿透的可能性。
缓存雪崩
缓存雪崩是指缓存系统中大量缓存失效或者集中过期，导致大量的请求直接访问数据库，造成数据库压力过大，甚至引起系统崩溃的情况。
缓存雪崩通常发生在一下几种情况下：
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缓存失效时间设置相同：当缓存失效时间设置相同或者非常接近时，这些缓存大量同时失效，导致大量请求直接访问数据库。
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缓存服务器宕机：当缓存服务器宕机时，缓存失效，所有的请求都直接访问数据库。
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高并发请求：在高并发的情况下，如果缓存失效，大量请求同时访问数据库，可能引起数据库压力过大。
解决方案
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多级缓存：使用多个级别的缓存，如本地缓存、分布式缓存以及数据库缓存。当一个级别的缓存失效时，可以从下一个级别的缓存中获取数据，避免直接访问数据库。
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缓存预加载：提前预加载缓存中的数据，避免缓存同时失效的情况，可以通过定时任务或者在系统启动时进行初始化。
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缓存失效时间随机化：将缓存的失效时间进行随机化，避免大量缓存同时失效。可以在设置缓存时，增加一个随机值作为失效时间的偏移量。
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限流降级：在高并发的情况下，可以通过限流和降级策略来控制请求的数量，避免缓存失效导致数据库压力过大。可以使用限流工具来控制请求的频率，如Guava RateLimiter。
总结
缓存穿透和缓存雪崩是常见的缓存系统问题，对系统的性能和稳定性造成很大的影响。通过使用布隆过滤器、空结果缓存、热点数据预加载、数据库优化等方法，可以有效地解决缓存穿透问题。而多级缓存、缓存预加载、随机化缓存失效时间、限流降级等方法可以缓解缓存雪崩问题。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的解决方案来提高系统的可用性和性能。
本文来自极简博客，作者：紫色幽梦，转载请注明原文链接：Java中的缓存穿透与缓存雪崩解决方案
