缓存击穿完整讲解 + 防御方案
一、什么是缓存击穿（Cache Breakdown）？
定义：
某个「热点Key」非常重要，访问量极高；
当它 刚好过期的那一刻，大量请求同时访问该Key，由于缓存失效，会 瞬间全部打到数据库，导致数据库压力骤增，甚至宕机。
二、缓存击穿与其他问题的区别
| 问题类型 | 触发条件 | 表现 | 解决方向 |
|---|---|---|---|
| 缓存穿透 | 请求不存在的数据（数据库也无） | 每次都查DB | 加布隆过滤器或空值缓存 |
| 缓存击穿 | 热点Key过期 | 一瞬间DB被打爆 | 加锁、热点Key永不过期 |
| 缓存雪崩 | 大量Key同时过期 | DB压力突增 | 随机过期时间 + 限流 |
三、缓存击穿的防御方案
方案一：互斥锁（Mutex Lock）
思路：
当缓存失效时，只有一个请求能去查数据库，其余请求等待。
适合「高并发下的热点Key」。
实现示意（伪代码）：
String value = redis.get("product:1001");
if (value == null) {
// 尝试获取分布式锁
if (tryLock("lock:product:1001")) {
// double check 避免重复查询
value = redis.get("product:1001");
if (value == null) {
value = db.query("SELECT * FROM product WHERE id=1001");
redis.set("product:1001", value, 60);
}
unlock("lock:product:1001");
} else {
// 其他线程短暂休眠后重试
Thread.sleep(50);
value = redis.get("product:1001");
}
}
return value;
常用命令：
SET lock:product:1001 1 NX EX 5
NX：仅当锁不存在时设置 EX：自动过期防死锁方案二：热点 Key 永不过期 + 后台异步更新
思路：
对极热点数据（如排行榜、商品详情）——不要让它自然过期，而是定时刷新。
做法：
- 设置 Key 永不过期；
- 使用定时任务或消息队列定期更新内容；
- 或在请求线程中异步刷新：
// 异步刷新策略
if (System.currentTimeMillis() - cache.getUpdateTime("hotKey") > 10分钟) {
threadPool.submit(() -> refreshHotKeyFromDB());
}
优点：
- 不会发生“过期瞬间击穿”
- 适合读多写少、稳定热点数据
方案三：逻辑过期（双层时间机制）
思路：
缓存中设置一个逻辑过期时间，不立即删除数据，而是由后台线程更新。
{
"data": {...},
"expireTime": "2025-10-28 14:00:00"
}
逻辑：
if (now < expireTime) {
return cache.data; // 直接返回旧值
} else {
// 异步线程去更新DB + 缓存
refreshAsync();
return cache.data; // 先返回旧数据，保证服务稳定
}
优点：
- 用户始终有数据返回，不会访问DB暴增
- 类似“后台热更新”
方案四：多级缓存（本地 + Redis）
在应用层增加一层 本地缓存（如 Caffeine/Guava），
Redis 过期时也能顶一会儿，进一步防止瞬间击穿。
四、实际项目最佳实践推荐
| 场景 | 推荐方案 |
|---|---|
| 普通热点Key（商品详情） | 互斥锁 + 双查机制 |
| 极高热度Key（首页配置、排行榜） | 永不过期 + 定时刷新 |
| 高QPS系统（上亿访问） | 逻辑过期 + 异步刷新 + 本地缓存 |
| 分布式环境 | 使用 Redisson 或 Redis 原生锁 |
