1. 缓存工程概述

1.1 缓存概念与核心作用

缓存（Cache）是位于数据请求路径上的临时存储层，用于保存频繁访问的数据副本。当系统请求数据时，优先从缓存中读取，若命中则直接返回，避免每次请求都穿透到后端数据库或远程服务。

1.2 常见缓存策略

LRU（Least Recently Used）

LRU 是最常用的缓存淘汰策略。当缓存空间满时，淘汰最久未被访问的数据。实现方式通常为哈希表 + 双向链表（如 LinkedHashMap），保证 get/put 操作时间复杂度为 O(1)。

// 简化版 LRU 缓存核心逻辑
public class LRUCache<K, V> {
    private final int capacity;
    private final LinkedHashMap<K, V> map;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.map = new LinkedHashMap<>(capacity, 0.75f, true) {
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
                return size() > capacity;
            }
        };
    }

    public V get(K key) {
        return map.get(key);
    }

    public void put(K key, V value) {
        map.put(key, value);
    }
}

TTL（Time To Live）

TTL 为每个缓存条目设置生存时间，到期后自动失效。适用于数据时效性要求明确的场景，如会话信息、验证码、热点新闻列表。TTL 过短会导致缓存命中率下降，过长则可能返回过期数据。

1.3 缓存三大经典问题

缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩是缓存工程中最常遇到的故障模式，也是回归冒烟测试必须覆盖的边界场景。

缓存穿透

请求查询一个数据库中也不存在的数据。缓存和数据库都无法命中，每次请求都直接打到数据库。攻击者可以利用此特点构造大量不存在的 key 进行拒绝服务攻击。

缓存击穿

某个热点 key 在过期瞬间，大量并发请求同时发现缓存失效，全部穿透到数据库。与穿透不同，击穿针对的是存在但刚过期的热点数据。

// 互斥锁方案（伪代码）
public String getData(String key) {
    String value = cache.get(key);
    if (value != null) return value;

    // 尝试获取分布式锁
    if (lock.tryLock(key)) {
        try {
            // 双重检查：锁获取后再次查询缓存
            value = cache.get(key);
            if (value != null) return value;

            value = db.query(key);
            cache.set(key, value, 300);
            return value;
        } finally {
            lock.unlock(key);
        }
    } else {
        // 未获取到锁的线程等待后重试
        Thread.sleep(50);
        return getData(key);
    }
}

缓存雪崩

大量缓存 key 在同一时间过期，或缓存节点发生故障宕机，导致所有请求直接涌向数据库，造成数据库压力激增甚至崩溃。