如何解决缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩？

缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩是分布式系统中常见的缓存问题，每个问题的原因和解决方法有所不同。下面是它们的定义以及如何解决这些问题：

1. 缓存击穿 (Cache Breakdown)

定义： 缓存击穿是指缓存中某个热点数据失效，并且该数据在短时间内频繁被访问，导致大量请求直接访问数据库，造成数据库压力剧增，甚至崩溃。

解决方案：

• 设置热点数据永不过期：对于一些热点数据，可以设置其缓存永不过期，但需要定期更新数据，以确保缓存数据的时效性。

• 加锁：对缓存失效的数据加锁，确保只有一个请求能访问数据库，其他请求等待缓存重新加载。可以使用分布式锁（如 Redis 的 SETNX）来保证并发请求只会有一个访问数据库的线程。

  示例：

  // Redis 锁的伪代码
  if (redis.get("cacheKey") == null) {
      if (tryLock("cacheKey")) {
          // 只有一个请求能访问数据库
          String data = fetchDataFromDB();
          redis.set("cacheKey", data, 3600);
          releaseLock("cacheKey");
      } else {
          // 等待其他线程加载数据
          sleep(100); // 稍微等待
      }
  }

• 互斥锁（Mutex）：对于某个缓存失效的数据，多个请求竞争获取数据时，只让一个请求去查询数据库，其它请求等待该请求查询并缓存数据后再获取缓存。

2. 缓存穿透 (Cache Penetration)

定义： 缓存穿透是指请求的某些数据根本不存在（例如，查询数据库时返回 null 或空值），这类请求不会命中缓存，且每次请求都会去查询数据库，造成数据库负担过重。

解决方案：

• 缓存空对象：当查询结果为空时，缓存一个“空”值（如 null 或特定标记值），并设置一个较短的过期时间，防止恶意请求对数据库产生过大的压力。

  示例：

  // 查询空值时缓存
  if (data == null) {
      redis.set("cacheKey", null, 600); // 设置一个较短过期时间
  }

• 布隆过滤器（Bloom Filter）：通过布隆过滤器预先检查请求的数据是否存在，避免无效请求访问数据库。布隆过滤器能够以较小的空间开销判断某个数据是否存在，避免查询数据库时产生不必要的压力。

  示例：

  // 布隆过滤器检查请求
  if (!bloomFilter.contains("cacheKey")) {
      return null; // 不存在的缓存，不请求数据库
  }

3. 缓存雪崩 (Cache Avalanche)

定义： 缓存雪崩是指大量缓存同时失效，导致大量请求直接访问数据库，造成数据库瞬间承载大量压力，甚至崩溃。

解决方案：

• 缓存过期时间错峰：避免多个缓存的过期时间相同，可以对每个缓存设置不同的过期时间，使缓存不会在同一时间集中失效，平滑请求压力。

  示例：

  // 设置不同的过期时间，避免集中失效
  redis.set("cacheKey", value, 3600 + Math.random() * 100);

• 使用双缓存策略：通过设置两个缓存的过期时间，使得当一个缓存失效时，另一个缓存仍然有效，减少数据库的访问压力。

  示例：

  // 双缓存策略
  // 第一缓存过期时，检查第二缓存是否有效，第二缓存有效时直接返回

• 熔断机制：在出现缓存雪崩时，利用熔断机制来限制对数据库的访问，防止系统完全崩溃，可以通过限流、降级等方式处理。

  示例：

  // 熔断处理逻辑
  if (cacheServerUnavailable()) {
      return fallbackData(); // 返回默认值或本地存储的数据
  }

总结：

1. 缓存击穿：通过加锁或互斥锁处理，避免缓存失效时，多个请求同时访问数据库。
2. 缓存穿透：使用缓存空对象和布隆过滤器，避免无效请求频繁访问数据库。
3. 缓存雪崩：通过设置不同的过期时间、使用双缓存和熔断机制等手段，防止大规模的缓存失效导致数据库崩溃。

解决这些问题的核心是合理设计缓存策略、使用分布式缓存的机制，并在高并发的情况下进行适当的限流、降级和容错处理。