缓存雪崩

更新: 2025/12/6 字数: 0 字 时长: 0 分钟

在某一时刻大量缓存数据同时过期或者缓存系统突然不可用，导致大量请求直接涌入后端数据库，造成数据库负载过高甚至崩溃的现象

核心问题

高并发场景下缓存层无法承担流量压力，从而将全部压力传导至数据库

两种触发情况，第一种是大多数key都设置了相同的过期时间，且都在整点统一加载，集中失效；第二种是缓存服务出现故障，所有缓存无法访问

解决方法

解决集体失效问题：

1. 在固定的过期时间基础上增加一个随机值，避免集体失效，例如原本300秒过期，现在改为30分钟+（0~300秒），分散失效时间
2. 使用逻辑过期代替物理过期，将过期时间作为数据存储在缓存中，应用层读取时判断是否逻辑过期，若过期则异步更新缓存，而不是真正删除，这样即时大量数据（看起来过期），也不会同时击穿，而是后台线程逐步重建 【从Redis获取数据，若存在但已逻辑过期，启动异步线程更新缓存，当前请求依旧返回旧值，若不存在，则同步加载】

解决缓存服务问题：

1. 使用多级缓存架构，使用本地缓存作为第一层，Redis作为第二层，即使Redis短暂不可用或者过期，本地缓存依旧能缓冲部分请求
2. 限流或者降级，限制请求速率，超出阈值的请求直接返回默认值或错误提示。 同时开启服务降级，在缓存和数据库都不可用时返回兜底数据（如静态页面、缓存快照）
3. 缓存高可用部署，使用使用Redis主从+哨兵（Sentinel）避免单点故障。 数据分片存储，一台宕机不影响整体服务

缓存击穿

更新: 2025/12/6 字数: 0 字 时长: 0 分钟

针对单个热点key过期，被大量并发访问导致数据库压力剧增。解决方案是加互斥锁（如Redis分布式锁）控制只有一个线程去加载数据库。

缓存穿透

更新: 2025/12/6 字数: 0 字 时长: 0 分钟

查询一个不存在的数据，每次都会打到数据库。解决方案是布隆过滤器（Bloom Filter）拦截非法key，或对空结果也做缓存（空对象+短过期时间）。