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缓存击穿（Cache Breakdown）

指某个热点数据在缓存中过期或失效的瞬间，大量请求直接打到数据库上，导致数据库压力骤增。

原因：

• 热点数据在缓存中过期。

• 大量并发请求同时访问该数据。

解决方法：

• 永不过期：对热点数据设置永不过期，但需要定期更新。

• 互斥锁：在缓存失效时，使用互斥锁（如Redis的SETNX命令）确保只有一个请求去数据库加载数据，其他请求等待并重试。

• 异步更新：在缓存即将过期时，异步更新缓存，避免大量请求同时打到数据库。

缓存雪崩（Cache Avalanche）

指缓存中大量数据在同一时间过期或失效，导致大量请求直接打到数据库上，引起数据库压力骤增甚至崩溃。

原因：

• 大量缓存数据在同一时间过期。

• 缓存服务器宕机或重启。

解决方法：

• 分散过期时间：为缓存数据设置随机的过期时间，避免大量数据同时过期。

• 高可用架构：使用Redis集群或其他高可用架构，避免单点故障。

• 降级和限流：在缓存失效时，使用降级策略（如返回默认值）和限流策略（如限制请求速率）来保护数据库。

缓存穿透（Cache Penetration）

指查询一个不存在的数据，由于缓存中没有该数据，请求直接打到数据库上，导致数据库压力增加。

原因：

• 查询的数据在数据库和缓存中都不存在。

• 恶意攻击或大量无效请求

解决方法：

• 布隆过滤器：使用布隆过滤器（Bloom Filter）在缓存层过滤掉不存在的数据，避免请求打到数据库。

• 缓存空值：对于查询结果为空的请求，缓存一个空值（如NULL），并设置较短的过期时间，避免重复查询数据库。

• 参数校验：在业务层对请求参数进行校验，过滤掉明显无效的请求。

总结

• 缓存击穿：热点数据失效导致大量请求打到数据库。

• 缓存雪崩：大量缓存数据同时失效导致数据库压力骤增。

• 缓存穿透：查询不存在的数据导致请求直接打到数据库。