在Spring Boot项目中巧妙运用Redis缓存，规避缓存穿透与雪崩

2023-09-24 04:32:50

Redis缓存简介

Redis 是一款开源的内存数据存储，以其高性能、高并发、丰富的数据结构以及易用性而广受青睐。它可以作为数据库的缓存层，用于存储经常被访问的数据，从而减少对数据库的访问次数，提高系统的整体性能和响应速度。

Spring Boot中使用Redis缓存

添加依赖

在Spring Boot项目中使用Redis缓存，首先需要在项目中添加Redis的依赖。在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

配置Redis连接信息

在application.properties文件中配置Redis的连接信息，包括主机地址、端口、密码等。例如：

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=mypassword

使用@Cacheable和@CacheEvict注解

Spring Boot提供了**@Cacheable** 和**@CacheEvict** 注解来简化缓存操作。@Cacheable 注解用于标记需要缓存的方法，而**@CacheEvict** 注解用于标记需要清除缓存的方法。例如：

@Cacheable(value = "users")
public User getUserById(Long id) {
    return userRepository.findById(id).orElse(null);
}

@CacheEvict(value = "users", key = "#user.id")
public void updateUser(User user) {
    userRepository.save(user);
}

缓存穿透与缓存雪崩

缓存穿透

缓存穿透是指查询一个不存在于缓存或数据库中的数据，每次请求都会直接查询数据库，导致数据库压力过大。例如：

@Cacheable(value = "users")
public User getUserById(Long id) {
    return userRepository.findById(id).orElse(null);
}

如果请求一个不存在于数据库中的用户ID，那么每次请求都会直接查询数据库，导致数据库压力过大。

缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存中大量数据在同一时间失效，导致所有请求都直接查询数据库，造成数据库瞬间压力过大。例如：

@Cacheable(value = "users", key = "#id")
public User getUserById(Long id) {
    return userRepository.findById(id).orElse(null);
}

如果缓存中所有用户数据在同一时间失效，那么所有请求都会直接查询数据库，导致数据库瞬间压力过大。

防止缓存穿透与缓存雪崩

布隆过滤器

布隆过滤器是一种概率数据结构，可以用来判断一个元素是否在一个集合中。在Spring Boot中，可以使用布隆过滤器来防止缓存穿透。

@Bean
public BloomFilter bloomFilter() {
    return new BloomFilter(10000, 0.01);
}

@Cacheable(value = "users", condition = "#bloomFilter.mightContain(#id)")
public User getUserById(Long id) {
    return userRepository.findById(id).orElse(null);
}

缓存降级

缓存降级是指当缓存失效时，返回一个默认值或备用数据，而不是直接查询数据库。在Spring Boot中，可以使用缓存降级来防止缓存雪崩。

@Cacheable(value = "users", unless = "#result == null")
public User getUserById(Long id) {
    return userRepository.findById(id).orElse(null);
}

定期更新缓存

定期更新缓存可以防止缓存数据过期失效，从而减少缓存穿透和缓存雪崩的发生。例如：

@Scheduled(cron = "0 0/1 * * * *")
public void updateCache() {
    List<User> users = userRepository.findAll();
    for (User user : users) {
        cacheManager.getCache("users").put(user.getId(), user);
    }
}