緩存擊穿完整講解 + 防御方案

一、什么是緩存擊穿（Cache Breakdown）？

定義：

某個「熱點Key」非常重要，訪問量極高；

當它 剛好過期的那一刻，大量請求同時訪問該Key，由于緩存失效，會 瞬間全部打到數據庫，導致數據庫壓力驟增，甚至宕機。

二、緩存擊穿與其他問題的區別

三、緩存擊穿的防御方案

方案一：互斥鎖（Mutex Lock）

思路：

當緩存失效時，只有一個請求能去查數據庫，其余請求等待。

適合「高并發下的熱點Key」。

實現示意（偽代碼）：

String value = redis.get("product:1001");
if (value == null) {
    // 嘗試獲取分布式鎖
    if (tryLock("lock:product:1001")) {
        // double check 避免重復查詢
        value = redis.get("product:1001");
        if (value == null) {
            value = db.query("SELECT * FROM product WHERE id=1001");
            redis.set("product:1001", value, 60);
        }
        unlock("lock:product:1001");
    } else {
        // 其他線程短暫休眠后重試
        Thread.sleep(50);
        value = redis.get("product:1001");
    }
}
return value;

常用命令：

SET lock:product:1001 1 NX EX 5
NX：僅當鎖不存在時設置 EX：自動過期防死鎖

方案二：熱點 Key 永不過期 + 后臺異步更新

思路：

對極熱點數據（如排行榜、商品詳情）——不要讓它自然過期，而是定時刷新。

做法：

• 設置 Key 永不過期；
• 使用定時任務或消息隊列定期更新內容；
• 或在請求線程中異步刷新：

// 異步刷新策略
if (System.currentTimeMillis() - cache.getUpdateTime("hotKey") > 10分鐘) {
    threadPool.submit(() -> refreshHotKeyFromDB());
}

優點：

• 不會發生“過期瞬間擊穿”
• 適合讀多寫少、穩定熱點數據

方案三：邏輯過期（雙層時間機制）

思路：

緩存中設置一個邏輯過期時間，不立即刪除數據，而是由后臺線程更新。

{
  "data": {...},
  "expireTime": "2025-10-28 14:00:00"
}

邏輯：

if (now < expireTime) {
    return cache.data; // 直接返回舊值
} else {
    // 異步線程去更新DB + 緩存
    refreshAsync();
    return cache.data; // 先返回舊數據，保證服務穩定
}

優點：

• 用戶始終有數據返回，不會訪問DB暴增
• 類似“后臺熱更新”

方案四：多級緩存（本地 + Redis）

在應用層增加一層 本地緩存（如 Caffeine/Guava），

Redis 過期時也能頂一會兒，進一步防止瞬間擊穿。

四、實際項目最佳實踐推薦