1、解决方案：互斥锁（mutex key）：在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空）问题解决方案
∩ω∩ ，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex key问题解决方案
，当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存问题解决方案
2、总结缓存雪崩：通过避免大量数据同时过期、服务降级、构建高可靠集群等方式解决。缓存击穿：通过不设置热点数据过期时间、定时器更新、加分布式锁、冷热数据分离等方式解决。缓存穿透：通过缓存空值或缺省值、使用布隆过滤器、前端校验请求合法性等方式解决。以上是针对 Redis 缓存雪崩、击穿、穿透问题的详细解决...。
3、解决方案：缓存预热：在缓存重启或大规模更新前，提前将数据加载到缓存中，减少瞬时流量冲击。分布式缓存集群：使用多节点部署，增加缓存系统的可用性和容错性，避免单点故障导致的缓存雪崩。限流降级：在系统入口处设置合理的流量控制，如熔断机制、令牌桶算法等。当请求量超过阈值时，可以暂时拒绝部分请求或者...。
4、服务降级：在服务器压力骤增时，选择性地关闭一些非核心功能，以减轻系统负载。例如，在电商大促期间，可以禁止取消订单等非核心操作。二、缓存穿透 缓存穿透是指黑客通过访问一些不存在的数据（如通过不存在的ID访问数据库），由于Redis中没有存储这些不存在的key值，导致这些请求直接落在数据库服务器上，...。
5、解决方案：互斥锁方案：与缓存雪崩中的互斥锁方案相同，保证同一时间只有一个业务线程更新缓存。热点数据不过期：不给热点数据设置过期时间，由后台异步更新缓存，或在热点数据准备要过期前，提前通知后台线程更新缓存及重新设置过期时间。缓存穿透定义：当用户访问的数据，既不在缓存中，也不在数据库中，导致...。
6、解决方案：采用双缓存策略，一个缓存用于数据存储，另一个缓存用于存储失效状态，这样可以在主缓存失效时，快速切换至备用缓存，减少数据库压力。测试方案：模拟缓存失效或宕机场景，测试系统在缓存雪崩情况下的稳定性和恢复能力。总结：缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩是缓存系统中常见的问题，通过合理设计和充分...。
7、穿透、雪崩和击穿)的风险及解决方案缓存穿透含义：缓存穿透是指查询一个缓存和数据库中均不存在的数据（如极端的负数或Integer.MAX_VALUE），由于缓存未命中，查询请求将会转到数据库，但数据库中也无此数据，且以往历次查询得到NULL结果的未被写入缓存，导致每次查询该数据的请求都会越过（“穿透”）缓存...。
8、以便运维人员及时处理。综上所述，缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩是缓存系统中常见的三种问题。通过合理的参数校验、使用布隆过滤器、缓存空数据、分布式锁、单机锁、热点数据永不过期、随机过期时间、多级缓存以及监控与预警等措施，可以有效地预防和解决这些问题，确保缓存系统的稳定性和高效性。
9、解决方案：让这个热点key不过期，即不设置失效时间（但需注意内存占用和热点数据更新问题）。使用分布式锁或互斥锁来确保在缓存失效时只有一个请求能够打到数据库上，其他请求则等待缓存更新后再访问。总结：缓存雪崩：大量缓存key在同一时间失效，导致数据库压力增大。缓存穿透：缓存和数据库中都没有的数据...。
10、缓存雪崩：影响范围更广，可能导致整个系统性能下降，甚至引发系统崩溃。解决方案缓存穿透的解决方案 对空值缓存：如果一个查询返回的数据为空（不管是数据是否不存在），仍然把这个空结果（null）进行缓存，并设置较短的过期时间（最长不超过五分钟），这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击。设置可...。
11、总结：缓存穿透是请求访问不存在的数据，导致缓存无法发挥作用，每次请求都直接访问数据库。缓存击穿是热点数据缓存过期后，大量请求直接访问数据库，导致数据库压力骤增。缓存雪崩是大量请求未命中缓存，直接访问数据库，导致数据库压力过大甚至崩溃。通过理解这三种情况的定义、原因和解决方案，可以快速弄懂它们之间的区别，并在实际应用中采取相应的措施来避...。
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12、使用中间件：一些中间件（如Canal）可以监听数据库的变化，并自动将变化同步到缓存中。这种方式可以大大简化缓存更新的逻辑，但需要额外的中间件支持和配置。总结掌握缓存雪崩、缓存穿透以及缓存与数据库双写一致等问题的解决方法，对于在Redis面试中脱颖而出至关重要。通过理解这些问题的本质和解决方案，您...。
13、解决缓存雪崩的策略包括：1. 实施缓存服务高可用设计，如使用集群部署，提高服务的容错能力。2. 引入缓存预热机制，确保缓存服务重启后快速恢复，减轻对数据库的冲击。面对缓存击穿、穿透和雪崩的挑战，需要综合业务特性和系统负载情况，灵活运用策略。这些解决方案有助于维护数据库安全，提升系统稳定性和用户...。
14、在相同分类中加上随机因子分散缓存过期时间等策略来降低风险。总结而言，缓存雪崩和缓存击穿主要在于数据不在缓存上，而缓存穿透则是因为数据既不在缓存中，也不在数据库中。在解决这三种问题时，应优先考虑预防方案，如服务降级、请求熔断和请求限制等，以优化用户体验。
15、使用熔断机制在高负载时保护系统，以及合理设置缓存过期时间以分散压力。对于大量数据在同一时间过期的情况，可以采用随机偏差来调整缓存失效时间，避免集中失效导致的系统冲击。通过优化缓存策略、提高系统容灾能力以及合理管理缓存数据，可以有效防止缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩等问题，保障系统的稳定性和性能。
16、解决方案：设置热点数据永不过期：对于极热点数据，可以设置为永不过期，减少缓存失效风险。利用分布式锁：在缓存失效时，利用分布式锁保证对热点数据的唯一访问，避免并发请求冲击数据库。主动构建或延长缓存：在缓存过期前主动构建缓存或延长缓存生命周期，确保缓存的有效性。总结： 缓存雪崩、缓存穿透和缓存...。
17、总结缓存雪崩：通过Redis高可用、数据预热、过期策略、本地缓存、限流与降级、熔断机制以及Redis持久化等手段进行预防和恢复。缓存穿透：通过布隆过滤器、空值缓存、参数校验以及监控与防护等手段进行解决。在实际应用中，应根据具体业务场景和需求选择合适的解决方案，并不断优化和调整缓存策略，以提高系统的稳定...。
18、对于特别重要的数据，可以考虑不设置过期时间，或者设置非常长的过期时间。 监控缓存命中率：及时发现并调整缓存策略，避免缓存雪崩的发生。通过问题解决方案
˙０˙ 了解缓存穿透、击穿和雪崩的机制，并结合业务场景选择合适的缓存策略，可以有效地优化和保护系统，最大化地利用缓存优势，同时避免潜在问题。
