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缓存功能的应用在软件编程开发项目中是非常常见的，而今天我们就通过案例分析来了解一下，软件开发缓存击穿与缓存雪崩的区别。
1、缓存击穿
如果我们为缓存中的大部分数据设置了相同的过期时间，则到了某一时刻，缓存中的数据就会批量过期。
什么是缓存击穿?
如果缓存中的数据在某个时刻批量过期，导致大部分用户的请求都会直接落在数据库上，这种现象就叫作缓存击穿。
造成缓存击穿的主要原因就是：我们为缓存中的数据设置了过期时间。如果在某个时刻从数据库获取了大量的数据，并设置了相同的过期时间，这些缓存的数据就会在同一时刻失效，造成缓存击穿问题。
如何解决缓存击穿问题?
对于比较热点的数据，我们可以在缓存中设置这些数据永不过期;也可以在访问数据的时候，在缓存中更新这些数据的过期时间;如果是批量入库的缓存项，我们可以为这些缓存项分配比较合理的过期时间，避免同一时刻失效。
还有一种解决方案就是：使用分布式锁，保证对于每个Key同时只有一个线程去查询后端的服务，某个线程在查询后端服务的同时，其他线程没有获得分布式锁的权限，需要进行等待。不过在高并发场景下，这种解决方案对于分布式锁的访问压力比较大。
2、缓存雪崩
如果缓存系统出现故障，所有的并发流量就会直接到达数据库。
什么是缓存雪崩?
如果在某一时刻缓存集中失效，或者缓存系统出现故障，所有的并发流量就会直接到达数据库。数据存储层的调用量就会暴增，用不了多长时间，数据库就会被大流量压垮，这种级联式的服务故障，就叫作缓存雪崩。
造成缓存雪崩的主要原因就是缓存集中失效，或者缓存服务发生故障，瞬间的大并发流量压垮了数据库。
如何解决缓存雪崩问题?
解决缓存雪崩问题常用的一种方案就是保证Redis的高可用，将Redis缓存部署成高可用集群(必要时候做成异地多活)，可以有效的防止缓存雪崩问题的发生。
为了缓解大并发流量，我们也可以使用限流降级的方式防止缓存雪崩。例如，在缓存失效后，通过加锁或者使用队列来控制读数据库写缓存的线程数量。具体点就是设置某些Key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。则能够有效的缓解大并发流量对数据库打来的巨大冲击。
另外，我们也可以通过数据预热的方式将可能大量访问的数据加载到缓存，在即将发生大并发访问的时候，提前手动触发加载不同的数据到缓存中，并为数据设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀，不至于在同一时刻全部失效。
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2025-08-07
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