【Java实战㊱】Spring Boot邂逅Redis：缓存加速的奇妙之旅

---

一、Redis 概述与环境准备

1.1 Redis 核心特性

Redis 作为一款高性能的键值存储数据库，在当今的软件开发领域中占据着举足轻重的地位。它基于内存存储数据，这使得它在读写速度上远远超越了传统的磁盘数据库。根据官方基准测试，Redis 的读写性能可达 10 万 +/ 秒 ，如此高效的数据处理能力，为高并发场景下的应用提供了坚实的支持。

在数据结构方面，Redis 的表现十分出色。它支持多种数据结构，如字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）和有序集合（Sorted Set）等。以电商应用为例，商品信息可以用哈希结构存储，其中商品 ID 作为键，商品的名称、价格、库存等属性作为哈希的字段和值；而用户的购物车列表则可以使用列表结构来实现，用户 ID 作为键，商品 ID 依次存入列表中。这样的设计，使得 Redis 能够灵活地满足各种复杂业务场景的需求。

持久化机制是 Redis 的另一大亮点。它提供了 RDB（Redis Database）和 AOF（Append Only File）两种持久化方式。RDB 通过快照的方式，将内存中的数据保存到磁盘上，生成的快照文件是一个紧凑的二进制文件，适合用于数据备份和恢复；AOF 则是通过记录每次写操作的命令来实现持久化，这种方式可以保证数据的完整性和一致性，即使在系统崩溃的情况下，也能通过重放 AOF 文件中的命令来恢复数据。

1.2 Redis 环境搭建

在 Windows 系统下搭建 Redis 环境，首先需要从 Redis 的 GitHub 地址（https://github.com/tporadowski/redis/releases）下载安装包。下载完成后，将压缩包解压到指定的目录，此时 Redis 就初步安装完成了。接下来，启动 Redis 的 Server，直接双击 redis-server.exe，当出现 “Server initialized” 和 “Ready to accept connections” 提示时，说明 Redis 的服务已正常启动。为了验证 redis-server 是否正常启动，可以双击 redis-cli.exe，然后输入 “PING” 命令，如果收到 “PONG” 的响应，则表示 Redis 服务运行正常。为了更方便地使用命令启动 Redis，还可以配置 Redis 的环境变量。右键点击 “此电脑”，选择 “属性”，再点击 “高级系统设置”，在弹出的窗口中点击 “环境变量” 按钮。新建一个系统变量，变量名为 “REDIS_HOME”，变量值为 Redis 的安装目录，比如 “C:\software\Redis-x64-5.0.14.1” （需根据实际安装目录填写）。然后编辑系统变量 “Path”，新建一个环境变量 “% REDIS_HOME%” ，点击确定保存设置。

在 Linux 系统中安装 Redis，以 Ubuntu 系统为例，首先要更新本地包信息，执行命令 “sudo apt-get update”。然后使用 apt 包管理器安装 Redis，执行 “sudo apt-get install redis-server redis-tools” ，安装完成后，Redis 服务会自动启动。可以通过命令 “sudo systemctl status redis-server.service” 来查看 Redis 服务的状态。如果需要通过源码编译安装，首先要下载 Redis 源码，访问 Redis 官方网站找到下载地址，比如使用命令 “wget https://download.redis.io/releases/redis-5.0.7.tar.gz”。下载完成后，使用 “tar -zxvf redis-5.0.7.tar.gz” 命令解压源码，进入解压后的目录，执行 “make” 命令进行编译。编译完成后，使用 “make install PREFIX=/usr/local/redis” 命令将 Redis 安装到指定目录。

1.3 Redis 客户端工具

Redis Desktop Manager（RDM）是一款广受欢迎的 Redis 客户端工具，它为用户提供了直观、便捷的图形化界面，大大简化了对 Redis 数据库的管理和操作。

在使用 RDM 连接 Redis 服务器时，首先要确保 Redis 服务器已经启动并运行。打开 RDM 软件后，点击界面左上角的 “添加连接” 按钮，在弹出的连接窗口中，需要填写以下关键信息：连接名称可以自定义，方便用户识别不同的连接；主机地址通常为 Redis 服务器的 IP 地址，如果是本地连接，一般为 “127.0.0.1” ；端口号默认是 6379，这是 Redis 的默认端口；如果 Redis 设置了密码，还需要在 “密码” 字段中输入正确的密码。填写完这些信息后，点击 “测试连接” 按钮，若显示连接成功，再点击 “保存” 按钮即可完成连接设置。

连接成功后，就可以通过 RDM 对 Redis 进行各种操作。在左侧的导航栏中，可以看到 Redis 数据库的信息，点击某个数据库后，右侧会显示该数据库中的键（key）。通过右键点击键，可以进行查看、编辑、删除等操作。例如，要查看某个键的值，只需点击该键，右侧窗口就会显示出对应的值；若要删除某个键，右键点击该键并选择 “Delete” 选项即可。RDM 还支持执行 Redis 命令，点击界面下方的 “命令行” 选项卡，即可直接输入 Redis 命令，如输入 “KEYS *” 可以获取所有的键，输入 “SET mykey “Hello, Redis!”” 可以新建一个键值对。

二、Spring Boot 整合 Redis

2.1 整合依赖导入

在 Spring Boot 项目中，若想整合 Redis，首先要在项目的构建文件（如 pom.xml，针对 Maven 项目）中导入spring-boot-starter-data-redis依赖。这个依赖是 Spring Boot 对 Redis 操作的核心依赖，它提供了一系列的工具类和接口，使得我们可以在 Spring Boot 应用中便捷地操作 Redis 数据库，极大地简化了开发流程。

在pom.xml文件中，添加如下依赖配置：

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

当添加了这个依赖后，Maven 会自动下载该依赖及其所有相关的子依赖。在下载过程中，Maven 会从配置的远程仓库（如中央仓库）中获取所需的 JAR 包，并将它们添加到项目的类路径中。这就为后续在项目中使用 Redis 相关的功能奠定了基础，使得我们能够在代码中引入 Redis 的操作类和接口。

2.2 Redis 配置

完成依赖导入后，需要在application.yml文件中配置 Redis 的连接信息和序列化方式。下面是一个具体的配置示例：

spring:redis:host: localhostport: 6379password: database: 0lettuce:pool:max-active: 8max-idle: 8min-idle: 0max-wait: -1mstimeout: 3000msserializer:key: org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializervalue: org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer

在这个配置中：

• host指定了 Redis 服务器的主机地址，这里配置为localhost，表示本地连接。如果 Redis 服务器部署在远程，需要填写对应的 IP 地址。
• port指定了 Redis 服务器的端口号，默认是 6379。
• password用于设置 Redis 的访问密码，如果 Redis 没有设置密码，这里可以留空。
• database指定了要使用的 Redis 数据库索引，Redis 默认有 16 个数据库，编号从 0 到 15，这里选择使用第 0 个数据库。
• lettuce.pool配置了 Lettuce 连接池的相关参数。max-active表示最大活跃连接数，这里设置为 8，即连接池最多可以同时创建 8 个活跃连接；max-idle表示最大空闲连接数，为 8；min-idle表示最小空闲连接数，是 0；max-wait表示最大等待时间，-1ms表示无限制等待。
• timeout设置了连接超时时间，这里是 3000ms，即 3 秒。如果在 3 秒内无法建立与 Redis 服务器的连接，将会抛出异常。
• serializer.key和serializer.value分别指定了键和值的序列化方式。键使用StringRedisSerializer进行序列化，保证键以字符串的形式存储在 Redis 中；值使用GenericJackson2JsonRedisSerializer进行序列化，将对象转换为 JSON 格式的字符串存储，这样在读取时能够方便地反序列化为对象。

2.3 RedisTemplate 使用

RedisTemplate是 Spring Data Redis 提供的用于操作 Redis 的核心类，它提供了丰富的方法来操作 Redis 中的各种数据结构。下面通过代码示例展示如何使用RedisTemplate对 String、Hash、List 等数据结构进行操作。

假设在 Spring Boot 项目中已经配置好了RedisTemplate，并通过依赖注入的方式将其引入到一个服务类中：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;@Service
public class RedisService {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;// String类型数据操作public void setString(String key, String value) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value);}public String getString(String key) {return (String) redisTemplate.opsForValue().get(key);}// Hash类型数据操作public void putHash(String key, String hashKey, Object value) {redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value);}public Object getHash(String key, String hashKey) {return redisTemplate.opsForHash().get(key, hashKey);}public Map<Object, Object> entriesHash(String key) {return redisTemplate.opsForHash().entries(key);}// List类型数据操作public void leftPushList(String key, Object value) {redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);}public Object rightPopList(String key) {return redisTemplate.opsForList().rightPop(key);}public List<Object> rangeList(String key, long start, long end) {return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);}
}

在上述代码中：

• setString方法使用opsForValue来设置 String 类型的数据，opsForValue专门用于操作 Redis 中的字符串类型数据，set方法将键值对存储到 Redis 中。
• getString方法通过opsForValue的get方法获取指定键的字符串值。
• putHash方法使用opsForHash来向 Hash 结构中存入数据，put方法将一个键值对（hashKey - value）存入到指定的 Hash 键（key）中。
• getHash方法用于获取 Hash 结构中指定hashKey的值。
• entriesHash方法可以获取整个 Hash 结构中的所有键值对，返回一个Map对象。
• leftPushList方法使用opsForList将元素从列表的左侧插入，leftPush方法将一个元素添加到列表的头部。
• rightPopList方法从列表的右侧弹出一个元素，rightPop方法移除并返回列表的最后一个元素。
• rangeList方法用于获取列表中指定范围的元素，range方法返回从start索引到end索引（包括end）的所有元素。

2.4 StringRedisTemplate 与 RedisTemplate 对比

StringRedisTemplate和RedisTemplate都是 Spring Data Redis 提供的用于操作 Redis 的模板类，但它们在适用场景上存在一些差异。

StringRedisTemplate默认使用StringRedisSerializer进行序列化，这意味着它只能操作键值对都是字符串类型的数据。它在处理简单的字符串数据时非常方便，例如存储一些配置信息、简单的计数器等。由于它的序列化方式简单，直接将字符串存储到 Redis 中，所以在 Redis 客户端中查看数据时，数据是可读的明文。例如：

@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public void setStringByStringRedisTemplate(String key, String value) {stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}public String getStringByStringRedisTemplate(String key) {return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
}

RedisTemplate默认使用JdkSerializationRedisSerializer进行序列化，它可以操作各种类型的数据，包括复杂的 Java 对象。当需要存储 Java 对象时，RedisTemplate会将对象序列化为二进制字节数组存储到 Redis 中。在 Redis 客户端中查看时，数据是不可读的二进制形式。例如：

@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;public void setObjectByRedisTemplate(String key, Object value) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}public Object getObjectByRedisTemplate(String key) {return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}

一般来说，如果项目中只涉及到简单的字符串数据的存储和读取，使用StringRedisTemplate可以提高开发效率，并且数据的可读性更好；而当需要存储复杂的 Java 对象，如自定义的实体类、集合等时，RedisTemplate则更合适，它能够满足对复杂数据结构的操作需求。但需要注意的是，使用RedisTemplate时，由于默认的序列化方式会导致数据在 Redis 中以二进制形式存储，可能会影响数据的可读性和跨语言操作的便利性，必要时可以自定义序列化方式，如使用 JSON 序列化器，将对象序列化为 JSON 格式的字符串存储 ，这样既能够存储复杂对象，又能保证一定的可读性。

三、Spring Boot 缓存机制

3.1 缓存注解使用

在 Spring Boot 中，缓存注解为我们提供了一种便捷的方式来实现缓存功能，大大提高了应用程序的性能和响应速度。这些注解主要包括@EnableCaching、@Cacheable、@CachePut和@CacheEvict ，它们各自有着独特的作用和用法。

@EnableCaching是开启缓存功能的关键注解，它需要被添加到 Spring Boot 的主应用类或者配置类上。例如，在主应用类中添加如下注解：

import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class MyApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(MyApplication.class, args);}
}

当 Spring 容器启动时，会扫描到这个注解，并根据它来配置缓存相关的组件，为后续使用缓存注解奠定基础。

@Cacheable主要用于标记查询方法，它会在方法执行前检查缓存中是否已经存在该方法的返回值。如果存在，就直接从缓存中获取数据并返回，避免了方法的重复执行；如果不存在，才会执行方法，并将方法的返回值存入缓存中。它有几个常用的属性：

• value或cacheNames：指定缓存的名称，可以是一个字符串或者字符串数组，用于标识缓存的区域。例如：@Cacheable(value = “userCache”) ，表示将方法的返回值缓存到名为userCache的缓存区域中。
• key：用于指定缓存的键。默认情况下，Spring 会使用方法的参数作为键，但也可以通过 SpEL（Spring Expression Language）表达式来自定义键。比如：@Cacheable(value = “userCache”, key = “#id”) ，这里使用方法的id参数作为缓存的键。
• condition：通过 SpEL 表达式指定缓存的条件。只有当条件满足时，才会进行缓存操作。例如：@Cacheable(value = “userCache”, condition = “#id > 0”) ，表示只有当id参数大于 0 时，才会缓存方法的返回值。

假设有一个用户服务类UserService，其中有一个根据用户 ID 查询用户信息的方法：

import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class UserService {@Cacheable(value = "userCache", key = "#id")public User getUserById(Long id) {// 模拟从数据库查询用户信息User user = new User(id, "张三", 20);System.out.println("从数据库查询用户信息：" + user);return user;}
}

当第一次调用getUserById方法时，会执行方法体从数据库查询用户信息，并将结果存入userCache缓存中，键为传入的id值。后续再次调用该方法，并且传入相同的id时，就会直接从缓存中获取用户信息，而不会再次执行数据库查询操作，从而提高了查询效率。

@CachePut主要用于更新缓存，它会在方法执行后，将方法的返回值存入缓存中。与@Cacheable不同的是，无论缓存中是否已经存在数据，@CachePut标注的方法都会执行。它的属性与@Cacheable类似，value和key的用法相同。例如，在UserService类中添加一个更新用户信息的方法：

import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class UserService {@CachePut(value = "userCache", key = "#user.id")public User updateUser(User user) {// 模拟更新数据库中的用户信息user.setName("李四");user.setAge(22);System.out.println("更新数据库中的用户信息：" + user);return user;}
}

当调用updateUser方法时，会先执行方法体更新用户信息，然后将更新后的用户对象存入userCache缓存中，键为用户对象的id。这样，下次查询该用户信息时，从缓存中获取的就是更新后的信息。

@CacheEvict用于清除缓存，可以指定清除某个缓存区域中的某个键对应的数据，或者清除整个缓存区域。它的常用属性有：

• value或cacheNames：指定要清除的缓存区域。
• key：指定要清除的缓存键。如果不指定key，则默认清除整个缓存区域。
• allEntries：布尔类型，当设置为true时，表示清除整个缓存区域。例如：@CacheEvict(value = “userCache”, allEntries = true) ，会清除userCache缓存区域中的所有数据。
• beforeInvocation：布尔类型，默认值为false。当设置为true时，表示在方法调用前就清除缓存；设置为false时，表示在方法调用后清除缓存。

假设在UserService类中添加一个删除用户的方法：

import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class UserService {@CacheEvict(value = "userCache", key = "#id")public void deleteUser(Long id) {// 模拟从数据库中删除用户信息System.out.println("从数据库中删除用户信息，id：" + id);}
}

当调用deleteUser方法时，会先执行方法体从数据库中删除用户信息，然后清除userCache缓存区域中键为id的缓存数据，保证了缓存与数据库数据的一致性。

3.2 缓存管理器配置

在 Spring Boot 中，配置 Redis 作为缓存容器，需要创建并配置RedisCacheManager。RedisCacheManager是 Spring Data Redis 提供的用于管理 Redis 缓存的管理器，它负责创建、配置和管理 Redis 缓存实例。

首先，确保项目中已经引入了spring-boot-starter-data-redis依赖。然后，在配置类中创建RedisCacheManager的 Bean。以下是一个配置示例：

import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;import java.time.Duration;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;@Configuration
public class RedisConfig {@Beanpublic CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {// 创建默认的RedisCacheConfiguration，并设置全局缓存过期时间RedisCacheConfiguration defaultCacheConfig = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(Duration.ofMinutes(5)) // 默认全局缓存过期时间为5分钟.disableCachingNullValues(); // 禁止缓存null值// 为特定缓存配置不同的过期策略Map<String, RedisCacheConfiguration> cacheConfigurations = new HashMap<>();// 配置名为"shortLivedCache"的缓存，设置过期时间为1分钟cacheConfigurations.put("shortLivedCache",RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(Duration.ofMinutes(1)) // 设置缓存的TTL为1分钟.disableCachingNullValues()); // 禁止缓存null值// 配置名为"longLivedCache"的缓存，设置过期时间为1小时cacheConfigurations.put("longLivedCache",RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(Duration.ofHours(1)) // 设置缓存的TTL为1小时.disableCachingNullValues()); // 禁止缓存null值// 创建RedisCacheManager，加载自定义的缓存配置return RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory).cacheDefaults(defaultCacheConfig) // 设置默认的缓存配置.withInitialCacheConfigurations(cacheConfigurations) // 加载不同缓存区域的配置.build();}
}

在上述配置中：

• RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()创建了一个默认的缓存配置对象，它包含了一些默认的设置，如序列化方式等。
• .entryTtl(Duration.ofMinutes(5))设置了默认的缓存过期时间为 5 分钟。可以根据实际需求调整这个时间，以平衡缓存的有效性和内存使用。
• .disableCachingNullValues()禁止缓存null值，避免在缓存中存储无效数据，浪费内存空间。

对于cacheConfigurations，它是一个Map，用于存储不同缓存区域的自定义配置。通过put方法，可以为特定的缓存区域设置不同的过期时间、序列化方式等。例如，shortLivedCache设置了较短的过期时间，适用于一些时效性较强的数据；longLivedCache设置了较长的过期时间，适合存储相对稳定的数据。

最后，通过RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory)创建一个RedisCacheManager的构建器，传入RedisConnectionFactory，它是用于连接 Redis 服务器的工厂。然后，使用.cacheDefaults(defaultCacheConfig)设置默认的缓存配置，.withInitialCacheConfigurations(cacheConfigurations)加载自定义的缓存配置，最后调用.build()方法构建出RedisCacheManager实例。这个实例会被 Spring 容器管理，用于后续的缓存操作。

3.3 缓存实战案例

在实际业务中，Spring Boot 的缓存机制能够显著提升系统的性能和响应速度。以下以用户信息缓存和商品列表缓存为例，详细展示其应用及性能提升效果。

用户信息缓存

在一个用户管理系统中，经常需要根据用户 ID 查询用户信息。假设存在一个UserService类，其中包含一个根据用户 ID 查询用户信息的方法getUserById。在未使用缓存之前，每次调用该方法都需要从数据库中查询数据，当并发请求较多时，数据库的压力会很大，查询性能也会受到影响。

import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class UserService {public User getUserById(Long id) {// 模拟从数据库查询用户信息User user = new User(id, "张三", 20);System.out.println("从数据库查询用户信息：" + user);return user;}
}

使用 Spring Boot 的缓存机制后，在getUserById方法上添加@Cacheable注解：

import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class UserService {@Cacheable(value = "userCache", key = "#id")public User getUserById(Long id) {// 模拟从数据库查询用户信息User user = new User(id, "张三", 20);System.out.println("从数据库查询用户信息：" + user);return user;}
}

当第一次调用getUserById方法时，会执行方法体从数据库查询用户信息，并将结果存入名为userCache的缓存中，键为用户 ID。后续再次调用该方法，并且传入相同的用户 ID 时，会直接从缓存中获取用户信息，不再执行数据库查询操作。这样不仅减轻了数据库的压力，还大大提高了查询的响应速度。通过性能测试工具测试，在高并发情况下，使用缓存后的响应时间从原来的平均 200ms 降低到了 5ms 以内，性能提升效果显著。

商品列表缓存

在电商系统中，商品列表是用户经常访问的页面，展示了各种商品的信息。假设存在一个ProductService类，其中的getProductList方法用于获取商品列表数据。在未使用缓存时，每次请求商品列表都需要从数据库中查询所有商品信息，这对于数据库来说是一个较大的负担，尤其是在高并发场景下，可能会导致数据库性能下降，页面加载缓慢。

import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;@Service
public class ProductService {public List<Product> getProductList() {// 模拟从数据库查询商品列表List<Product> productList = new ArrayList<>();Product product1 = new Product(1L, "商品1", 100.0);Product product2 = new Product(2L, "商品2", 200.0);productList.add(product1);productList.add(product2);System.out.println("从数据库查询商品列表：" + productList);return productList;}
}

使用缓存后，在getProductList方法上添加@Cacheable注解：

import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;@Service
public class ProductService {@Cacheable(value = "productCache")public List<Product> getProductList() {// 模拟从数据库查询商品列表List<Product> productList = new ArrayList<>();Product product1 = new Product(1L, "商品1", 100.0);Product product2 = new Product(2L, "商品2", 200.0);productList.add(product1);productList.add(product2);System.out.println("从数据库查询商品列表：" + productList);return productList;}
}

第一次调用getProductList方法时，会执行数据库查询操作，并将商品列表数据存入productCache缓存中。后续再次请求商品列表时，直接从缓存中获取数据，无需查询数据库。经性能测试，在高并发情况下，页面加载时间从原来的平均 1 秒缩短到了 0.1 秒以内，大大提升了用户体验，同时也减轻了数据库的负载压力。

3.4 缓存问题解决

在使用缓存的过程中，可能会遇到缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩等问题，这些问题如果不及时解决，会对系统的性能和稳定性造成严重影响。下面将详细分析这些问题的产生原因及解决方案。

缓存穿透

缓存穿透是指查询一个在缓存和数据库中都不存在的数据，导致每次请求都绕过缓存直接访问数据库。如果有恶意用户利用这一点，大量发送不存在数据的查询请求，就会使数据库承受巨大的压力，甚至可能导致数据库崩溃。

产生原因主要有两种：一是恶意攻击，攻击者故意构造大量不存在的数据请求，以消耗数据库资源；二是业务逻辑中存在无法避免的查询不存在数据的情况，例如用户输入了错误的查询条件。

解决方案如下：

• 缓存空结果：当查询的数据在数据库中不存在时，也将空结果缓存起来，并设置一个较短的过期时间。这样，下次再查询相同的数据时，直接从缓存中获取空结果，避免了对数据库的无效查询。例如，在查询用户信息的方法中：

import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class UserService {@Cacheable(value = "userCache", key = "#id", unless = "#result == null")public User getUserById(Long id) {// 模拟从数据库查询用户信息User user = null;// 假设这里查询数据库后没有找到用户System.out.println("从数据库查询用户信息，未找到：" + id);return user;}
}

这里使用@Cacheable注解的unless属性，当方法返回结果为null时，不缓存结果。但在实际业务中，可以在方法内判断结果为null时，手动将null值存入缓存，设置较短的过期时间，如 1 分钟。

• 使用布隆过滤器：布隆过滤器是一种概率型数据结构，它可以高效地判断一个元素是否存在于集合中。在缓存穿透场景中，可以在查询数据前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。如果布隆过滤器判断数据不存在，就直接返回，不再查询数据库和缓存；如果判断数据可能存在，再进行正常的缓存和数据库查询。布隆过滤器的优势在于它的空间效率和查询效率都很高，能有效防止大量无效请求穿透到数据库。可以使用 Google Guava 库中的BloomFilter来实现布隆过滤器。例如：

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
import org.springframework.stereotype.Service;import javax.annotation.PostConstruct;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.List;@Service
public class ProductService {private BloomFilter<String> bloomFilter;@PostConstructpublic void initBloomFilter() {// 假设从数据库中获取所有商品IDList<String> productIds = getProductIdsFromDatabase();bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(StandardCharsets.UTF_8), productIds.size(), 0.01);for (String productId : productIds) {bloomFilter.put(productId);}}public Product getProductById(String productId) {if (!bloomFilter.mightContain(productId)) {System.out.println("布隆过滤器判断数据不存在，直接返回");return null;}// 进行正常的缓存和数据库查询Product product = getProductFromCacheOrDatabase(productId);return product;}