Spring Cache 缓存击穿与穿透的双重防御方案设计 大家好，今天我们来聊聊Spring Cache中缓存击穿和缓存穿透这两个常见问题，以及如何设计一个双重防御方案来有效解决它们。缓存是提升系统性能的重要手段，但如果使用不当，反而会成为性能瓶颈甚至安全隐患。所以，理解并掌握缓存问题的防御策略至关重要。 缓存击穿：热点Key的灾难 缓存击穿指的是一个非常热门的Key，在其缓存失效的瞬间，大量请求同时涌入数据库，导致数据库压力剧增，甚至崩溃。这种情况就像堤坝被击穿一样，后果非常严重。 问题分析： 热点Key： 高并发场景下，某些Key的访问频率远高于其他Key。 缓存失效： 无论是过期失效还是被手动删除，热点Key失效都会引发问题。 并发请求： 大量请求同时查询数据库，数据库难以承受。 解决方案： 互斥锁（Mutex Lock）： 这是最常用的方法。当缓存失效时，只允许一个线程去数据库查询数据并重建缓存，其他线程等待。 代码示例： import org.springframework.cache.annotation.Cacheable; import org.springframe …
Spring Data Redis缓存注解@Cacheable在虚拟线程缓存穿透？CacheInterceptor与VirtualThread安全CacheManager
Spring Data Redis与虚拟线程：缓存穿透的挑战与应对 大家好，今天我们来深入探讨一个在现代高并发应用中至关重要的话题：Spring Data Redis缓存注解 @Cacheable 在虚拟线程环境下处理缓存穿透的问题。我们将分析虚拟线程引入后可能带来的挑战，以及如何利用 CacheInterceptor 和安全的 CacheManager 来构建健壮的缓存系统。 缓存穿透：问题的本质 首先，我们回顾一下缓存穿透的概念。缓存穿透是指客户端请求一个在缓存和数据库中都不存在的数据。由于缓存中不存在，请求会直接打到数据库，导致数据库压力剧增。如果大量请求针对不存在的数据，数据库可能面临崩溃的风险。 传统的解决方案包括： 缓存空值/默认值： 当数据库查询为空时，缓存一个空值或默认值，避免后续请求穿透到数据库。 布隆过滤器： 在缓存之前使用布隆过滤器，快速判断请求的数据是否存在于数据库中。如果布隆过滤器判断不存在，则直接返回，避免访问缓存和数据库。 虚拟线程带来的挑战 虚拟线程（Virtual Threads），也称为纤程或用户态线程，是轻量级的线程实现，由Java虚拟机（JVM） …
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False Sharing导致多核CPU缓存失效？Contended注解与缓存行填充对齐
好的，现在开始我们的讲座： False Sharing与缓存行优化：Contended注解与对齐策略 大家好！今天我们要深入探讨一个在多核CPU编程中经常被忽视，但又至关重要的问题：False Sharing，以及如何利用@Contended注解和缓存行填充对齐来解决它。 1. 缓存一致性协议：多核协同的基础 在深入False Sharing之前，我们必须先理解多核CPU中的缓存一致性协议。现代CPU为了提高性能，每个核心都有自己的高速缓存（L1、L2、L3等）。当多个核心同时访问同一块内存区域时，就可能出现缓存数据不一致的问题。 为了解决这个问题，CPU厂商实现了各种缓存一致性协议，其中最常见的是MESI协议（Modified, Exclusive, Shared, Invalid）。MESI协议的核心思想是，通过维护缓存行的状态，确保所有核心都能看到最新的数据。 简而言之，MESI协议通过以下状态转换来保证数据一致性： Modified (M): 缓存行的数据已经被当前核心修改，并且与主内存中的数据不一致。只有拥有M状态的缓存行才能被写入。 Exclusive (E): 缓存行的数 …
Caffeine缓存过期后缓存击穿问题？RefreshAfterWrite与异步加载机制
好的，我们开始。 Caffeine 缓存过期后缓存击穿问题与 RefreshAfterWrite 异步加载机制 大家好，今天我们来探讨一个在实际开发中经常遇到的问题：Caffeine 缓存过期后的缓存击穿，以及如何利用 Caffeine 提供的 refreshAfterWrite 机制结合异步加载来优雅地解决这个问题。 1. 缓存击穿的概念 首先，我们来明确一下缓存击穿的概念。缓存击穿是指：当缓存中某个热点数据过期时，此时有大量的请求同时到达，由于缓存中没有该数据，所有请求都会直接穿透到数据库，导致数据库压力剧增，甚至崩溃。 想象一下这样的场景：你在做一个电商秒杀活动，秒杀商品的库存信息缓存在 Caffeine 中。当秒杀开始时，缓存中的库存数据过期，这时大量的用户同时涌入，请求获取商品库存，由于缓存失效，所有请求都直接打到数据库，数据库瞬间承受巨大的压力，可能导致服务崩溃。 2. 缓存击穿的危害 缓存击穿的危害是显而易见的： 数据库压力剧增： 大量请求直接访问数据库，导致数据库负载过高。 服务响应时间变慢： 数据库处理能力有限，响应时间会明显变慢，影响用户体验。 服务崩溃： 在极端情 …
JAVA ORM 查询缓存污染？二级缓存脏数据修复策略
JAVA ORM 查询缓存污染与二级缓存脏数据修复策略 大家好，今天我们来探讨一个在Java ORM框架中，尤其是在使用二级缓存时，经常会遇到的问题：查询缓存污染和脏数据修复策略。这个问题如果不加以重视和妥善处理，会导致应用返回过期或错误的数据，严重影响业务的正确性和用户体验。 一、缓存污染的定义与成因 定义： 缓存污染指的是缓存中存储的数据与数据库中的实际数据不一致，导致应用程序从缓存中读取到过期或者错误的数据。 成因： 在使用ORM框架，尤其是开启了二级缓存的情况下，数据更改可能不会立即反映到缓存中，从而导致缓存中的数据与数据库中的数据出现差异。常见的原因有以下几种： 直接数据库修改: 绕过ORM框架，直接对数据库进行修改（例如使用SQL脚本），ORM框架无法感知这些修改，从而导致缓存中的数据过期。 外部系统修改: 数据库被其他系统修改，ORM框架同样无法感知，导致缓存数据与数据库不一致。 缓存更新策略不当: 缓存失效策略过于宽松，导致缓存中的数据长时间未更新。或者，更新缓存的时机不正确，例如在事务提交之前更新缓存，如果事务回滚，缓存中的数据就变成了脏数据。 并发问题: 在高并发环 …
JAVA 使用 Caffeine 本地缓存命中率低？手动预热与权重缓存实现
Caffeine 本地缓存命中率低？手动预热与权重缓存实现 大家好，今天我们来深入探讨一个在使用 Caffeine 本地缓存时经常遇到的问题：命中率低。我们将分析导致低命中率的常见原因，并探讨如何通过手动预热和权重缓存等技术来优化 Caffeine 的使用，显著提升缓存效率。 命中率低的常见原因分析 Caffeine 作为高性能的本地缓存，在很多场景下都能显著提升应用性能。然而，如果配置不当或使用方式不合理，反而会导致命中率很低，甚至低于预期，反而带来了额外的性能损耗。以下是一些常见的导致 Caffeine 缓存命中率低的原因： 缓存容量不足： 这是最常见的原因。如果缓存容量太小，无法容纳足够多的热点数据，导致频繁的缓存淘汰，自然命中率就会降低。 缓存淘汰策略不适用： Caffeine 提供了多种淘汰策略，如 LRU (Least Recently Used)、LFU (Least Frequently Used) 和 TinyLFU。如果选择的策略不适合当前的应用场景，例如，数据访问模式更符合 LFU，却使用了 LRU，那么缓存效果就会大打折扣。 数据访问模式不稳定： 如果数据访问模 …
JAVA ORM 查询缓存污染？二级缓存脏数据修复策略
Java ORM 查询缓存污染与二级缓存脏数据修复策略 各位同学，大家好！今天我们来探讨一个在Java ORM框架中非常重要且容易被忽视的问题：查询缓存污染以及由此导致的二级缓存脏数据，并深入研究相应的修复策略。 一、查询缓存与二级缓存概述 在深入讨论缓存污染之前，我们先简单回顾一下查询缓存和二级缓存的概念，以及它们在ORM框架中的作用。 1. 查询缓存 (Query Cache) 定义: 查询缓存通常是指直接缓存查询结果的机制。当执行相同的查询时，ORM框架可以直接从缓存中返回结果，而无需再次访问数据库。 优点: 显著提高查询性能，减轻数据库压力。 缺点: 需要仔细管理缓存的有效性，否则可能返回过时数据。 适用场景: 适用于读取频繁且数据变化不频繁的查询。 2. 二级缓存 (Second-Level Cache) 定义: 二级缓存是位于Session/EntityManagerFactory级别的缓存，它在多个Session/EntityManager之间共享。它可以缓存实体对象、集合等数据。 优点: 进一步提高性能，减少数据库访问，尤其是在多个用户或Session之间共享数据时。 …
JAVA 使用 Caffeine 本地缓存命中率低？手动预热与权重缓存实现
Caffeine 缓存命中率优化：预热与权重缓存实践 大家好，今天我们来深入探讨一个在 Java 应用中经常遇到的问题：Caffeine 本地缓存命中率低。我们将分析导致命中率低的原因，并介绍两种有效的优化策略：手动预热和权重缓存。 一、命中率低的原因分析 Caffeine 作为高性能的本地缓存，在提高应用性能方面扮演着重要角色。然而，实际应用中，我们经常会发现缓存的命中率并不理想。导致命中率低的原因有很多，主要可以归纳为以下几点： 缓存穿透 (Cache Penetration): 应用请求的数据在缓存和数据库中都不存在，导致每次请求都穿透到数据库，从而造成数据库压力增大。 缓存击穿 (Cache Breakdown): 某个热点数据过期，大量并发请求同时访问该数据，导致请求直接打到数据库，造成数据库压力剧增。 缓存雪崩 (Cache Avalanche): 大量缓存数据同时过期，导致大量请求直接打到数据库，造成数据库压力巨大。 缓存容量不足: 缓存容量有限，导致频繁的缓存淘汰，热点数据被移除，命中率自然降低。 缓存键设计不合理: 缓存键设计过于复杂或不规范，导致相同的逻辑数据被存储 …
JAVA Redis 出现短暂未命中？深入理解缓存预热与惰性加载策略
JAVA Redis 出现短暂未命中？深入理解缓存预热与惰性加载策略 大家好，今天我们来聊聊在使用 Redis 作为 Java 应用缓存时，经常会遇到的一个问题：短暂未命中。这个问题看似简单，但背后却涉及到缓存的预热策略和惰性加载策略的选择，以及它们在特定场景下的优缺点。我会通过代码示例和逻辑分析，帮助大家理解这个问题，并掌握解决它的有效方法。 缓存未命中的场景分析 首先，我们需要明确缓存未命中的场景。简单来说，当你的 Java 应用尝试从 Redis 中获取数据，但 Redis 中没有对应的数据时，就发生了缓存未命中。这可能发生在以下几种情况： 首次访问： 这是最常见的情况。数据还没有被缓存到 Redis 中，因此第一次请求必然会未命中。 缓存过期： Redis 中的缓存数据是有过期时间的。当缓存过期后，再次访问就会未命中。 缓存淘汰： 当 Redis 内存不足时，会根据一定的策略（如 LRU、LFU）淘汰掉部分缓存数据。被淘汰的数据再次访问也会未命中。 Redis 重启： Redis 服务重启后，所有缓存数据都会丢失，导致所有的请求都未命中。 数据更新： 当数据库中的数据发生更新时 …
JAVA 服务接入 LangChain4j 后响应变慢？链式调用优化与缓存策略
JAVA 服务接入 LangChain4j 后响应变慢？链式调用优化与缓存策略 大家好，今天我们来探讨一个常见的问题：Java 服务接入 LangChain4j 后，响应速度变慢。LangChain4j 提供了强大的 LLM 集成能力，但如果不加以优化，很容易成为性能瓶颈。本次讲座将重点围绕链式调用优化和缓存策略，帮助大家提升 LangChain4j 应用的性能。 一、性能瓶颈分析 首先，我们需要明白，LangChain4j 引入的性能开销主要来自以下几个方面： LLM 调用延迟： 每次调用 LLM 服务（如 OpenAI, Azure OpenAI 等）都涉及网络请求，这本身就存在延迟。 数据序列化/反序列化： LangChain4j 需要将 Java 对象转换为 LLM 可接受的格式，并将 LLM 返回的结果反序列化为 Java 对象，这会消耗 CPU 资源。 链式调用开销： 复杂的链式调用意味着多次 LLM 请求，延迟会累积。 内存占用： 大型语言模型和中间结果可能会占用大量内存，导致 GC 频繁，进而影响性能。 二、链式调用优化 链式调用是 LangChain4j 的核心特性， …