<cache eviction="LRU" flushInterval="60000" size="512" readOnly="true"/>
3.1 Java优学网缓存性能优化技巧
缓存的性能优化是个细致活，需要平衡数据新鲜度和系统响应速度。在Java优学网的实际运行中，我们发现了一些值得分享的经验。
合理设置缓存刷新间隔很关键。不是所有数据都需要实时更新，比如课程分类信息可能一天才变化一次。这种情况下，设置较长的缓存时间能显著减轻数据库压力。我们采用了一种分层策略：高频变化的数据缓存时间短，基础数据缓存时间长。
缓存键的设计往往被忽视。一个清晰的缓存键命名规范能避免很多潜在问题。在Java优学网，我们使用“模块名:业务名:参数”的格式，比如“course:detail:123”。这种命名方式在排查问题时特别有用，一眼就能看出缓存内容的归属。
控制缓存大小也很重要。无限制的缓存增长最终会导致内存溢出。我们为每个业务模块设置了合理的缓存上限，并启用了LRU淘汰策略。当缓存达到阈值时，自动淘汰最久未使用的数据。
3.2 常见缓存问题排查与解决方案
缓存穿透是个老生常谈但经常遇到的问题。恶意请求查询不存在的数据，导致每次都要访问数据库。我们在Java优学网的解决方案是缓存空对象，给不存在的key设置一个短暂的过期时间。
缓存雪崩更让人头疼。大量缓存同时失效，数据库瞬间压力激增。通过错开不同key的过期时间，比如在基础过期时间上增加随机值，能有效避免这种情况。
缓存数据不一致的问题也时有发生。特别是在分布式环境下，一个服务更新了数据，另一个服务的缓存可能还是旧值。我们采用了基于消息队列的缓存更新机制，确保各个节点的缓存能及时同步。
记得有次Java优学网出现了一个奇怪的性能问题，页面加载时快时慢。经过排查发现是缓存命中率太低，大量重复查询直接打到数据库。通过优化查询条件和缓存键设计，命中率从30%提升到了85%，效果立竿见影。
3.3 实战案例：电商系统缓存清空最佳实践
电商系统的缓存管理比内容网站复杂得多，商品库存、价格、促销信息都需要精确的缓存控制。我们参与的一个电商项目就遇到了典型的缓存挑战。
商品详情页的缓存策略需要特别设计。基础商品信息可以缓存较长时间，但库存和价格必须实时或准实时。我们采用了分层缓存：商品基本信息缓存1小时，库存信息缓存30秒，价格信息缓存10秒。
订单相关的缓存清空时机很重要。用户下单后，需要立即清空相关商品的库存缓存，避免超卖。但清空范围需要精确控制，只清空受影响商品的缓存，而不是整个商品模块。
促销活动的缓存管理更具挑战性。秒杀活动开始时，大量用户同时访问，缓存几乎不起作用。我们的解决方案是提前预热缓存，在活动开始前就将关键数据加载到缓存中，减轻数据库的压力。
这个电商项目的经验告诉我们，缓存策略需要根据业务特点量身定制。生搬硬套其他项目的方案往往效果不佳，深入理解业务逻辑才是制定有效缓存策略的基础。