什么是缓存雪崩以及如何解决

好的，这个问题在系统设计中很关键。缓存雪崩指的是当缓存系统中大量缓存在同一时间（或极短时间内）失效，导致所有本应命中缓存的请求瞬间都涌向后端数据库（如MySQL），造成数据库压力激增甚至崩溃的现象。

核心特征：

1. 大规模失效： 大量缓存条目同时过期。
2. 瞬时高并发： 大量请求因缓存未命中而直接访问数据库。
3. 数据库过载： 数据库无法承受远超其处理能力的请求，导致性能急剧下降、响应超时甚至宕机。

后果：

• 数据库连接耗尽、CPU/IO飙升。
• 应用层出现大量超时错误（504/500）。
• 整个系统服务不可用或响应极慢。

常见原因：

1. 设置相同的过期时间： 这是最常见的原因。例如，在系统启动时批量加载了大量数据到缓存，并设置了相同的过期时间（如默认1小时）。当1小时后，这些缓存集体失效。
2. 缓存服务宕机： 整个缓存集群（如Redis集群）发生故障，导致所有缓存瞬间不可用。

解决方案：

1. 设置随机的过期时间：
   • 为不同的缓存数据设置略微随机的过期时间（TTL）。例如，基础过期时间设为1小时，再加上一个随机数（如0-5分钟）。这能确保缓存不会在同一时间点大面积失效。
   • 目的： 分散缓存失效的时间点，避免请求洪峰。
2. 永不过期 + 后台更新：
   • 缓存数据理论上不设置过期时间。
   • 后台启动一个定时任务或利用事件驱动机制，异步地去更新缓存数据（如从数据库读取最新数据刷新缓存）。
   • 目的： 完全避免缓存因过期而失效。但需要确保更新逻辑的健壮性。
3. 多级缓存：
   • 构建多层缓存（如本地缓存 + 分布式缓存）。当分布式缓存失效时，本地缓存可能还能抵挡部分请求。
   • 目的： 分散风险，增加一层保护。
4. 熔断与降级：
   • 在应用层或API网关层实现熔断机制。当检测到数据库访问失败率激增或响应时间过长时，快速熔断对数据库的访问，直接返回降级内容（如默认值、错误页、稍后重试提示）。
   • 目的： 保护数据库不被彻底打垮，牺牲部分功能或数据实时性，保证核心服务可用。
5. 缓存预热：
   • 在系统启动或流量低峰期，提前将即将访问的热点数据加载到缓存中。
   • 对于已知会集中失效的缓存，在失效前提前异步刷新一部分。
   • 目的： 减少冷启动或缓存失效瞬间的冲击。
6. 高可用缓存架构：
   • 确保缓存服务本身的高可用性（如Redis Cluster, Sentinel），避免单点故障导致整个缓存服务不可用。
   • 目的： 防止缓存服务宕机引发雪崩。

关键点： 解决缓存雪崩的核心在于避免大量缓存同时失效（随机TTL）和在缓存失效时保护数据库（熔断降级、多级缓存）。

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