探究缓存击穿问题及解决方案

一、引言
在分布式系统中，缓存被广泛应用于降低数据库负载、提升系统性能。然而，有时候我们会面临一个常见的问题，即缓存击穿。本文将深入探讨缓存击穿问题及其解决方案。

二、什么是缓存击穿
缓存击穿是指在高并发场景下，一个请求查询一个不存在的缓存数据，导致请求必须直接查询数据库，造成数据库的压力过大，进而导致系统性能下降的问题。

三、缓存击穿的原因
1. 并发请求：在高并发场景下，多个进程或线程同时查询一个不存在的缓存数据，导致多个请求同时访问数据库。
2. 缓存失效：由于缓存数据的过期或被主动删除，而此时大量的请求访问同一个缓存键，导致缓存无法命中，从而直接查询数据库。

四、缓存击穿对系统性能的影响
1. 数据库压力增大：当缓存击穿发生时，大量请求直接访问数据库，导致数据库负载增大，性能下降，甚至可能发生宕机。
2. 响应时间增加：由于直接访问数据库需要花费更多的时间，因此缓存击穿会导致响应时间增加，降低用户体验。

五、解决方案
1. 数据预热：在系统启动时，预先将热点数据加载到缓存中，以提前避免缓存被击穿。
2. 互斥锁：使用分布式锁或缓存锁机制，保证只有一个请求能够从数据库中加载数据，其他请求等待并使用锁中的数据。

此处展示互斥锁解决缓存击穿实例

通过redis中string类型特性，设置互斥锁

@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public Shop findByid(Long id) {
        Shop one = null;

        //根据id查询redis，，
        String shop = stringRedisTemplate.opsForValue().get(SHOP_ID + id);
        //查询到记录直接返回
        if (StrUtil.isNotBlank(shop)) {
            Shop shop1 = JSONUtil.toBean(shop, Shop.class);
            return shop1;
        }
        //为空值,从redis返回，防止缓存穿透
        if (shop != null) {
            return null;
        }
        //redis查询不到，加锁，向数据库查询，写入
        try {
            boolean lock = ShopLock(id);
            if (!lock) {
                //没锁的情况，休眠，重新查询
                Thread.sleep(50);
                findByid(id);
            }
            //根据id查询数据库
            one = getById(id);
            String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(one);
            if (StrUtil.isBlank(jsonStr)) {
                //查询不到记录将空值写入数据库，防止缓存穿透
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(SHOP_ID + id, "", LOGIN_CODE_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                return null;
            }
            //将查到的记录存入redis中
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(SHOP_ID + id, jsonStr, SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            stringRedisTemplate.delete("lock:" + id);
        }
        return one;
    }

    public Boolean ShopLock(Long id) {
        String key = "lock:";
        Boolean aBoolean = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key + id, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(aBoolean);
    }

3. 二级缓存：在缓存层次上新增一个二级缓存，用于在缓存失效时，快速响应查询请求，避免直接访问数据库。
4. 熔断降级：当发现缓存无法命中时，通过熔断机制，直接返回给定的默认值，降低对数据库的访问量。

六、总结
缓存击穿是分布式系统中常见的性能问题之一，可能导致数据库负载过大、系统性能下降的情况。本文介绍了缓存击穿的原因及其对系统性能的影响，并提供了一些解决方案。通过合理的缓存设计和采取相应的应对策略，可以有效避免缓存击穿问题，并提升系统的性能和稳定性。最后，我们应该根据实际场景选择合适的解决方案，并持续监测和优化系统的缓存策略，以应对潜在的缓存击穿问题。