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缓存雪崩就像早高峰地铁站突然停电——所有请求瞬间涌向数据库。当大量缓存集中在同一时间集体失效,或者Redis集群宕机时,数据库会被流量压垮。去年我们团队就遇到双十一零点商品列表缓存过期,MySQL直接被打崩。
解决方案要给缓存过期时间加上随机数,比如原本30分钟的缓存,分散在25-35分钟之间失效。这里有个小技巧:用基础过期时间 + 随机分钟数
的方式,既能保证更新时效,又避免集体失效。如果是集群故障,记得提前部署哨兵模式或者集群模式,快速切换主节点。
大家应该都经历过这种场景:热搜明星的微博突然被删,几千万用户不停刷新空页面。这就是典型的缓存击穿——某个超级热点的key失效后,海量请求直接穿透到数据库。
这时候就要用互斥锁方案。当第一个请求发现缓存失效时,立即获取分布式锁,只有拿到锁的线程才能查询数据库,其他请求等待锁释放后直接读取重建好的缓存。代码层面可以用Redisson的tryLock
实现,注意要设置合理的锁超时时间,防止死锁。
去年黑产团伙用脚本随机生成不存在的商品ID刷我们接口,导致数据库持续高压。这就是缓存穿透,恶意请求根本不存在的key,绕过缓存直达数据库。
解决方案有三板斧:
实际生产环境中,建议采用分级防御策略:
这里有个容易踩的坑:使用布隆过滤器时,记得用Redisson的RBloomFilter
,它自带数据持久化和集群支持,比手动维护过滤器省心得多。当需要添加新key时,记得双写数据库和布隆过滤器。
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最后提醒各位开发者,缓存问题一定要在压测阶段充分验证。可以用JMeter模拟缓存失效场景,观察降级策略是否生效。遇到数据库扛不住时,别忘了配置快速失败机制,保护核心服务才是第一要务。
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