1. 多級緩存架構
多級緩存架構是一種通過在應用層和數據庫層之間添加多個緩存層來提高系統性能和可用性的架構設計。這種設計能夠有效減少數據庫負載，并提高數據訪問速度。常見的多級緩存包括本地緩存、分布式緩存和數據庫緩存。
- 本地緩存：本地緩存位于應用服務器本地，響應速度最快，但容易出現緩存不一致問題。適用于頻繁訪問且變動較小的數據，如配置文件和常量數據。本地緩存可以使用如Ehcache、Guava Cache等實現。
- 分布式緩存：分布式緩存如Redis和Memcached，適用于需要跨多個服務器共享的緩存數據。它們具有高可用性和可擴展性，能夠支持大量并發訪問。分布式緩存通過數據分片和復制機制確保數據的高可用性。
- 數據庫緩存：一些數據庫如MySQL和PostgreSQL內置緩存機制，用于減少磁盤I/O，提高查詢效率。數據庫緩存適用于需要頻繁查詢且數據變化較少的場景。
多級緩存架構的主要優點在于能夠充分利用不同緩存層的優勢，實現數據訪問的快速響應和高可用性。
2. 緩存穿透
緩存穿透是指查詢一個根本不存在的數據，由于緩存層和存儲層都不會命中，導致每次請求都必須直接查詢數據庫。緩存穿透的主要原因包括業務代碼問題和惡意攻擊。
- 緩存空對象：在查詢不到數據時，將空結果也緩存起來，并設置一個短暫的過期時間。這樣后續對同一數據的查詢可以直接返回空結果，減少數據庫查詢。例如，當查詢一個不存在的用戶時，可以將查詢結果（空對象）緩存，并設置一個較短的過期時間，如5分鐘。
- 布隆過濾器：布隆過濾器是一種占用較小空間的概率型數據結構，可以快速判斷某數據是否可能存在。在查詢緩存之前，通過布隆過濾器判斷數據是否存在，減少無效的數據庫查詢。布隆過濾器由一個位數組和多個無偏哈希函數組成，能夠高效過濾不存在的數據。
示例代碼：
// 布隆過濾器示例
RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("nameList");
bloomFilter.tryInit(100000000L, 0.03);// 添加數據到布隆過濾器
bloomFilter.add("exampleKey");// 查詢時先判斷布隆過濾器
if (!bloomFilter.contains("exampleKey")) {
// 該key不存在，直接返回
return null;
}
通過緩存空對象和布隆過濾器，可以有效減少緩存穿透問題，保護數據庫免受大量無效查詢的壓力。
3. 緩存擊穿
緩存擊穿是指緩存中的某個熱點數據在失效的瞬間，大量請求同時查詢該數據，導致數據庫壓力驟增。緩存擊穿問題通常發生在高并發場景下，當某個熱點數據的緩存突然失效，所有請求都直達數據庫，可能導致數據庫宕機。
- 設置不同的過期時間：在批量增加緩存時，設置不同的過期時間，避免大批量緩存同時失效。例如，可以將緩存的過期時間設置為300秒到600秒之間的隨機值，這樣可以分散緩存失效的時間點，避免緩存擊穿。
- 互斥鎖機制：在緩存失效時，通過互斥鎖機制只允許一個線程重建緩存，其他線程等待緩存重建完成后再讀取緩存。互斥鎖機制可以防止多個線程同時訪問數據庫重建緩存，從而減少數據庫壓力。
示例代碼：
String get(String key) {
// 從緩存中獲取數據
String cacheValue = cache.get(key);
if (cacheValue == null) {
// 只允許一個
