一、緩存擊穿
成因：緩存擊穿通常發生在某個熱點數據失效或清空后，大量請求同時涌入后端數據庫，導致數據庫崩潰或宕機。
解決方案：
- 互斥鎖：在獲取數據時，使用分布式鎖（如Redis的分布式鎖）來控制同時只有一個請求可以去后端獲取數據，其他請求需要等待鎖釋放。這樣可以防止多個請求同時穿透到后端存儲。
- 熱點數據預加載：在系統啟動或高峰期到來之前，將熱點數據預先加載到緩存中，以減少對后端數據庫的訪問壓力。
- 自動刷新：為熱點數據設置合理的過期時間，并啟用自動刷新機制，確保數據在過期前被重新加載到緩存中。
二、緩存穿透
成因：緩存穿透是指查詢一個一定不存在的數據，由于緩存是不命中時被動寫的，這將導致這個不存在的數據每次請求都要到存儲層去查詢，失去了緩存的意義。在流量大時，可能導致數據庫崩潰。
解決方案：
- 布隆過濾器：布隆過濾器是一種空間效率很高的概率型數據結構，用于判斷一個元素是否在一個集合中。將可能存在的數據哈希到一個足夠大的bitmap中，不存在的數據會被攔截掉，從而避免了對底層存儲系統的查詢壓力。
- 空值緩存：當查詢結果為空時，仍然將這個空結果進行緩存，但設置較短的過期時間。這樣可以減少對后端數據庫的無效查詢。
- 數據預校驗：在請求到達緩存之前，進行數據合法性和有效性的校驗，過濾掉非法或無效的請求。
三、緩存雪崩
成因：緩存雪崩是指因為某些原因導致緩存中大量的數據同時失效或過期，導致后續請求都落到后端存儲上，從而引起系統負載暴增、性能下降甚至癱瘓。
解決方案：
- 隨機過期時間：為不同的緩存數據設置隨機的過期時間，以減少同時失效的概率。
- 緩存預熱：在系統啟動或高峰期到來之前，將熱點數據預先加載到緩存中，以減少緩存失效對后端數據庫的沖擊。
- 多級緩存：使用多級緩存架構，如Nginx緩存、JVM本地緩存等，以分散和減輕單一緩存的壓力。
- 限流降級：對后端數據庫進行限流和降級處理，防止因緩存雪崩導致的數據庫過載。
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