在公衛體檢系統里運用緩存機制時，可能會碰到一些問題，下面為你詳細分析這些問題以及相應的解決辦法：
1、緩存穿透問題
（1）問題描述：當大量請求查詢不存在于緩存和數據庫中的數據時，這些請求會直接穿透緩存，對數據庫造成巨大壓力。例如，惡意用戶可能會使用不存在的體檢報告編號進行查詢。
（2）解決辦法
布隆過濾器：在緩存之前添加布隆過濾器，它可以快速判斷一個數據是否存在于集合中。當請求到來時，先通過布隆過濾器進行判斷，如果判斷結果為不存在，則直接返回，避免對緩存和數據庫的無效訪問。
空值緩存：當查詢到的數據為空時，也將這個空結果緩存起來，并設置一個較短的過期時間。這樣，后續相同的無效請求就可以直接從緩存中獲取空值，而不會穿透到數據庫。
2、緩存擊穿問題
（1）問題描述：某個非常熱門的緩存數據在過期的瞬間，有大量請求同時訪問該數據，這些請求會直接打到數據庫上，導致數據庫壓力驟增。比如，某一熱門體檢項目的詳細信息緩存過期時，大量用戶同時查詢該項目信息。
（2）解決辦法
互斥鎖：當緩存過期時，只有一個請求能夠獲取鎖去更新緩存，其他請求需要等待緩存更新完成后再從緩存中獲取數據。可以使用 Redis 的分布式鎖來實現這一機制。
提前更新：對于一些熱點數據，在緩存過期之前，就提前進行更新，避免在過期瞬間出現大量請求穿透到數據庫。
3、緩存雪崩問題
（1）問題描述：緩存中大量的數據在同一時間過期，或者緩存服務器出現故障，導致大量請求直接訪問數據庫，造成數據庫壓力過大甚至崩潰。例如，由于系統配置錯誤，所有緩存數據的過期時間被設置為相同的值。
（2）解決辦法
過期時間隨機化：為不同的緩存數據設置不同的過期時間，避免大量數據同時過期。可以在原本的過期時間基礎上，加上一個隨機的時間偏移量。
緩存集群和備份：采用緩存集群來提高緩存的可用性，避免單點故障。同時，定期對緩存數據進行備份，當緩存服務器出現故障時，可以快速恢復緩存數據。
限流和降級：在緩存雪崩發生時，對系統進行限流，限制請求的數量，避免過多請求壓垮數據庫。同時，對一些非核心業務進行降級處理，保證核心業務的正常運行。
4、數據一致性問題
（1）問題描述：當數據庫中的數據發生更新時，緩存中的數據可能沒有及時更新，導致緩存數據與數據庫數據不一致。例如，體檢報告的結果被修改后，緩存中的報告信息仍然是舊的。
（2）解決辦法
緩存更新策略優化：采用合適的緩存更新策略，如先更新數據庫，再刪除緩存。在更新數據庫后，立即刪除對應的緩存數據，這樣下次請求時就會重新從數據庫中獲取最新數據并更新緩存。
消息隊列：使用消息隊列來實現異步的緩存更新。當數據庫數據更新時，發送一條消息到消息隊列，緩存更新服務監聽消息隊列，接收到消息后更新緩存。
緩存過期時間設置：合理設置緩存的過期時間，確保在一定時間后，緩存數據能夠自動更新，減少數據不一致的時間窗口。
5、緩存污染問題
（1）問題描述：一些不常用的數據進入緩存，占用了緩存空間，導致真正需要緩存的熱門數據被擠出緩存，影響緩存的命中率。例如，一些很少被查詢的歷史體檢數據占據了大量的緩存空間。
（2）解決辦法
緩存淘汰策略優化：采用合適的緩存淘汰策略，如 LRU、LFU等。這些策略可以優先淘汰那些不常用的數據，保證緩存空間被有效利用。
緩存清理機制：定期清理緩存中的過期數據和不常用數據，釋放緩存空間。可以編寫定時任務來實現緩存清理功能。
