在缓存系统的使用过程中，缓存穿透和缓存雪崩是两种常见的问题，它们会导致缓存失效，从而对系统性能造成影响。下面我将快速介绍这两个问题及其解决方法。
1. 缓存穿透 (Cache Penetration)
缓存穿透是指客户端请求的某些数据，既不在缓存中，也不在数据库中。换句话说，用户请求的资源即使缓存失效，数据库也没有对应的数据。这些请求会直接穿过缓存层，查询数据库，导致数据库承受不必要的压力。
典型场景：
- 用户请求某个不存在的数据，缓存没有数据返回，且数据库也不存在这个数据，最终请求还会访问数据库。
- 每次查询一个非法或无效的数据时，缓存层的失效并没有起到应有的作用，导致所有请求都直接访问数据库，产生不必要的负担。
如何解决缓存穿透：
- 使用布隆过滤器（Bloom Filter）：在缓存层之前，使用布隆过滤器来判断某个数据是否存在。如果布隆过滤器返回数据不存在，可以直接拦截请求，不再查询数据库。
- 缓存空数据：对于那些已经验证过数据库没有的数据，可以将空数据缓存一段时间，防止重复的无效请求每次都访问数据库。
- 请求参数校验：在应用层增加对请求参数的校验，防止无效请求进入缓存或数据库。
2. 缓存雪崩 (Cache Avalanche)
缓存雪崩是指缓存中大量数据在同一时间过期，导致大量请求直接访问数据库，数据库瞬间承受巨大的压力，可能导致服务崩溃。通常，这种情况发生在缓存中大量键的过期时间设置相同或者在短时间内失效时。
典型场景：
- 在缓存失效时，所有的请求都要直接访问数据库，导致数据库瞬间变得非常繁忙，可能无法承受过高的并发请求。
- 如果缓存集群中大量缓存同时失效（例如，全部设置相同的过期时间），请求会瞬间涌向数据库，造成数据库压力激增，进而影响整个系统的性能和稳定性。
如何解决缓存雪崩：
- 设置不同的过期时间：对于缓存中的数据，可以随机化过期时间，避免大量缓存同时失效。
- 提前加载缓存（缓存预热）：在缓存即将过期时，提前加载新的数据到缓存中，避免缓存过期带来的突发压力。
- 使用互斥锁（分布式锁）：在缓存失效时，通过分布式锁控制同一时刻只有一个请求能够重新加载数据到缓存，防止缓存未命中的请求同时访问数据库。
- 多级缓存策略：可以使用多级缓存（如 Redis + 本地缓存）来减少对数据库的依赖，提高容错性。
