分布式缓存中缓存击穿与缓存雪崩的区别及解决方案

题目

分布式缓存中缓存击穿与缓存雪崩的区别及解决方案

信息

• 类型：问答
• 难度：⭐

考点

缓存击穿概念,缓存雪崩概念,分布式缓存解决方案

快速回答

缓存击穿和缓存雪崩是分布式缓存的常见问题：

• 缓存击穿：热点数据失效瞬间，大量请求直接压垮数据库
• 缓存雪崩：大量缓存同时过期，导致数据库请求激增
• 解决方案：
  • 击穿：互斥锁、永不过期策略
  • 雪崩：随机过期时间、缓存高可用

1. 原理说明

缓存击穿：当某个热点Key突然过期时，海量请求直接穿透缓存访问数据库，导致数据库瞬时压力过大。

缓存雪崩：大量缓存数据在相近时间点集中过期，引发连锁反应式的数据库访问洪峰。

2. 解决方案对比

3. 代码示例（Java+Redis）

// 解决缓存击穿 - 互斥锁实现
public String getData(String key) {
    String value = redis.get(key);
    if (value == null) { // 缓存失效
        String lockKey = "lock:" + key;
        if (redis.setnx(lockKey, "1", 10)) { // 获取分布式锁
            try {
                value = db.query(key);  // 查数据库
                redis.setex(key, 60, value); // 写缓存
            } finally {
                redis.del(lockKey); // 释放锁
            }
        } else {
            Thread.sleep(50); // 等待重试
            return getData(key);
        }
    }
    return value;
}

// 解决缓存雪崩 - 设置随机过期时间
redis.setex(key, 60 + new Random().nextInt(30), value); // 60-90秒随机过期

4. 最佳实践

• 击穿防护：热点数据永不过期+异步更新
• 雪崩防护：
  • 过期时间 = 基础时间 + 随机偏移（如30%）
  • Redis Cluster部署保证高可用
• 监控报警：实时监控缓存命中率

5. 常见错误

• ❌ 对所有Key使用固定过期时间
• ❌ 忽略热点Key的特殊处理
• ❌ 未设置锁超时导致死锁（示例代码中setnx的10秒超时很关键）

6. 扩展知识

• 缓存穿透：查询不存在的数据（解决方案：布隆过滤器）
• 数据一致性：延迟双删策略（先删缓存→更新DB→延时再删缓存）
• 工具推荐：Redisson分布式锁、Spring Cache注解