2. 缓存基础：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

在数据库工程中，缓存层是抵御高并发读压力的第一道防线。然而，当缓存与数据库之间的数据一致性或访问模式出现异常时，会引发三种典型的缓存故障：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。理解它们的定义、成因及经典解决方案，是构建高可用缓存系统的前提。

2.1 三种缓存故障的定义与成因

2.2 经典解决方案对比

2.3 缓存穿透、击穿、雪崩的请求流程对比

下图展示了三种故障在请求链路中的不同表现位置，帮助理解其本质差异。

2.4 代码示例：互斥锁解决缓存击穿

以下是一个使用Redis分布式锁（SETNX）防止缓存击穿的典型实现。当缓存失效时，只有一个线程能获取锁并加载数据，其他线程等待或返回降级数据。

public String getProductById(String productId) {
    // 1. 先从缓存中获取
    String product = redis.get("product:" + productId);
    if (product != null) {
        return product;
    }

    // 2. 缓存未命中，尝试获取分布式锁
    String lockKey = "lock:product:" + productId;
    boolean locked = redis.setnx(lockKey, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);

    if (locked) {
        try {
            // 3. 双重检查：获取锁后再次检查缓存
            product = redis.get("product:" + productId);
            if (product != null) {
                return product;
            }

            // 4. 从数据库加载数据
            product = productDao.getById(productId);
            if (product != null) {
                redis.set("product:" + productId, product, 300, TimeUnit.SECONDS);
            } else {
                // 缓存空对象，防止穿透
                redis.set("product:" + productId, "", 60, TimeUnit.SECONDS);
            }
            return product;
        } finally {
            // 5. 释放锁
            redis.del(lockKey);
        }
    } else {
        // 6. 未获取到锁，等待重试或返回降级数据
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
        return getProductById(productId); // 递归重试
    }
}

2.5 缓存雪崩的预防策略

缓存雪崩的破坏力最大，预防策略需要从“过期时间”和“缓存架构”两个维度同时入手。

• 过期时间打散：在设置缓存过期时间时，在基础时间上增加一个随机偏移量（如基础时间 + random(1min, 5min)），避免大量Key在同一时刻失效。
• 多级缓存：使用本地缓存（如Caffeine）作为一级缓存，Redis作为二级缓存。即使Redis集群故障，本地缓存仍能提供部分数据服务。
• 缓存预热 + 慢加载：在业务低峰期提前加载热点数据，并控制数据库加载的并发度，避免缓存失效时数据库瞬间被打满。
• 集群高可用：部署Redis Sentinel或Redis Cluster，确保缓存服务不因单点故障而整体不可用。