在分布式系统中，中间件（如Redis、Memcached等）常被用作缓存层来加速数据访问。然而，当缓存层出现问题或数据访问模式发生异常时，可能会遇到一些挑战，如缓存击穿（Cache Breakdown）和缓存雪崩（Cache Avalanche 或 Cache Stampede）。
缓存击穿（Cache Breakdown）
缓存击穿，也称为热点key问题，是指某个热点key的缓存数据过期，而该key的请求量又非常大，导致所有的请求都直接访问数据库，给数据库带来巨大压力。
解决方案：
- 设置热点数据不过期：对于热点数据，可以考虑不设置过期时间，或者设置非常长的过期时间。
- 加锁：当缓存过期时，使用分布式锁或本地锁来保证只有一个线程去数据库查询数据，其他线程等待该线程更新缓存后再从缓存中获取数据。
- 异步加载：当缓存过期时，不是立即去数据库查询数据，而是先返回一个默认值或空值，同时启动一个异步任务去数据库查询数据并更新缓存。
缓存雪崩（Cache Avalanche 或 Cache Stampede）
缓存雪崩是指缓存层中大量的缓存数据在同一时间过期（如由于缓存过期时间设置相同或缓存被整体清空），而查询数据量又非常大，导致所有的请求都直接访问数据库，给数据库带来巨大压力。
解决方案：
- 随机过期时间：对于批量设置的缓存数据，给每个key设置不同的过期时间，避免同时过期。
- 双缓存策略：使用两个缓存系统（如Redis和Memcached），当一个缓存系统失效时，可以切换到另一个缓存系统。
- 降级限流：当数据库压力过大时，可以启动降级策略，如返回默认数据或提示用户稍后重试，同时启动限流策略，限制访问数据库的请求量。
- 预热缓存：在系统启动时或低峰期，提前将可能访问的数据加载到缓存中，提高命中率。
- 缓存备份和快速恢复：定期备份缓存数据，并在缓存失效或故障时能够快速恢复。
- 使用熔断器：当缓存失效时，使用熔断器模式来阻止对数据库的进一步访问，直到缓存恢复或数据库压力降低。
通过合理的缓存策略和设计，可以有效地避免缓存击穿和缓存雪崩带来的问题，提高系统的稳定性和性能。
