Linux緩存中的緩存穿透怎么解決

緩存穿透是指查詢一個一定不存在的數據，由于緩存是不命中時需要從數據庫查詢，查不到數據則不寫入緩存，這將導致這個不存在的數據每次請求都要到數據庫去查詢，造成緩存穿透。以下是幾種解決緩存穿透的方法：

1. 布隆過濾器（Bloom Filter）

布隆過濾器是一種空間效率極高的概率型數據結構，用于判斷一個元素是否在一個集合中。它可以告訴你一個元素“可能在集合中”或“肯定不在集合中”。

• 優點：空間效率高，查詢速度快。
• 缺點：有一定的誤判率，即可能會將不存在的數據誤判為存在。

2. 緩存空對象

當查詢數據庫發現數據不存在時，也將這個空結果緩存起來，并設置一個較短的過期時間。

// 示例代碼
String key = "nonexistent_key";
if (cache.get(key) == null) {
    Object value = database.query(key);
    if (value == null) {
        cache.put(key, "NULL", shortExpirationTime);
    } else {
        cache.put(key, value, longExpirationTime);
    }
}

3. 使用互斥鎖（Mutex Lock）

在緩存失效的時候，不是立即去加載數據庫，而是先使用互斥鎖，保證只有一個線程去加載數據，其他線程等待結果。

// 示例代碼
String key = "key_to_query";
if (cache.get(key) == null) {
    synchronized (this) {
        if (cache.get(key) == null) {
            Object value = database.query(key);
            cache.put(key, value, expirationTime);
        }
    }
}

4. 布隆過濾器和緩存空對象的結合

使用布隆過濾器來過濾掉大部分不存在的鍵，對于布隆過濾器判斷為可能存在的鍵，再通過緩存空對象的方式處理。

5. 使用二級緩存

在應用層增加一級本地緩存，比如使用Guava Cache或者Caffeine，這樣即使分布式緩存穿透，本地緩存也能提供一定的保護。

6. 數據庫層面優化

• 索引優化：確保查詢字段上有合適的索引。
• 分庫分表：對于大數據量的表，可以考慮分庫分表，減少單表數據量。
• 讀寫分離：主庫負責寫操作，從庫負責讀操作，減輕主庫壓力。

7. 使用緩存預熱

在系統啟動時，預先將熱點數據加載到緩存中，減少冷啟動時的緩存穿透問題。

8. 使用緩存降級開關

在高并發場景下，可以臨時關閉某些非核心功能的緩存，保證核心功能的穩定運行。

選擇哪種方法取決于具體的業務場景和需求。通常情況下，結合多種方法使用效果會更好。