缓存雪崩和缓存击穿是高并发系统中常见的缓存问题，可能导致系统性能急剧下降或服务不可用。以下是对这两个问题的详细解释及其解决方案：
一、缓存雪崩
1. 定义
缓存雪崩是指缓存系统在短时间内大量缓存同时失效，导致大量请求直接打到数据库，可能引发数据库负载过高，甚至崩溃的现象。
2. 原因
- 缓存中的数据设置了相同的过期时间，导致在某一时刻大量缓存同时失效。
- 缓存服务宕机，所有缓存数据都不可用，所有请求直接转向数据库。
3. 解决方案
- 设置缓存过期时间的随机化：在设置缓存过期时间时，引入一定的随机值，避免大量缓存同时过期。例如，
TTL = 基础过期时间 + 随机时间（如 1-5 分钟的随机数）。 - 双重缓存机制：在缓存过期时，不立即从数据库读取并更新缓存，而是先返回旧的缓存数据，同时在后台异步更新缓存。这样可以缓解瞬时流量压力。
- 缓存预热：在系统启动或高并发场景即将到来时，提前加载可能被频繁访问的数据到缓存中，避免短时间内大量数据请求直接到数据库。
- 限流降级：当检测到缓存雪崩风险时，对请求进行限流或降级处理，如部分请求直接返回错误或默认值，避免全部请求直接打到数据库。
二、缓存击穿
1. 定义
缓存击穿是指某些热点数据（即访问量非常大的数据）在缓存中失效后，由于并发请求量大，多个请求同时穿透到数据库，导致数据库压力骤增的现象。
2. 原因
- 热点数据由于频繁访问，缓存失效的瞬间，大量请求没有缓存保护，直接访问数据库。
3. 解决方案
- 互斥锁机制（Mutex）：在缓存失效时，通过加锁机制控制并发访问，只允许一个请求从数据库中加载数据并更新缓存，其他请求等待或直接返回旧缓存数据。具体实现上，可以使用 Redis 的分布式锁机制，如
SETNX实现互斥。 - 热点数据永不过期：对于一些特定的热点数据，可以设置为永不过期，只在数据更新时手动刷新缓存，避免缓存失效。
- 提前更新缓存：在热点数据即将过期时，通过后台进程提前刷新缓存，保证缓存不会失效。
- 异步更新缓存：允许多个线程查询数据库，但只允许第一个请求者更新缓存，其他线程仍返回旧缓存数据，减少对数据库的冲击。
结论
缓存雪崩和缓存击穿都是可能在高并发场景下对数据库造成严重冲击的问题。通过设置合理的缓存策略、引入锁机制、随机化过期时间等方法，可以有效避免这些问题，从而保证系统的高可用性和稳定性。