当数据库成为瓶颈，比如高并发，读多写少等，我们首先想到的就是利用缓存来提升整个系统的性能系统。虽然缓存可以大大提高整个系统的性能，但同时也引入了更多的复杂性。如果缓存处理不当，在某些场景下甚至会导致整个系统崩溃。这次我们要讲的是：缓存雪崩。缓存雪崩缓存雪崩是指当缓存失效或过期时，系统性能急剧下降的情况。当缓存失效或过期清除后，系统需要再次访问数据库并进行计算重新生成缓存。这个处理步骤需要很长时间，数百毫秒甚至更长。对于高并发的系统，可能在几百毫秒内收到数百个请求。由于旧的缓存已经被清除，新的缓存还没有生成，而处理这些请求的线程并不知道另一个线程正在生成缓存，所有的请求都会重新生成缓存并访问数据库，对数据库造成巨大的破坏压力和不必要的性能损失。这些对数据库的访问压力会拖慢整个系统，严重的会导致数据库宕机，形成一系列的连锁反应，导致整个系统崩溃。解决方案缓存雪崩常见的解决方案有两种：更新锁机制和后台更新机制。下面我们来详细了解一下这两种方式：更新锁机制为缓存更新操作增加了锁保护，保证只有一个线程可以执行缓存更新操作，没有获取更新锁的??线程要么等待释放锁并重新读取缓存。要么直接返回null，要么返回默认值。对于使用分布式集群的系统，一个系统中可能有几十台或者几百台服务器。即使单个服务器只有一个线程来更新缓存，如果几十个或者上百个服务器一起算起来，同时也会有几十个或者几百个线程。缓存更新操作也存在缓存雪崩的问题。因此，在分布式集群系统中，要实现更新锁机制，就需要分布式锁，如Redis、ZooKeeper等后台更新机制在系统中，缓存更新操作由后台线程执行，而不是业务线。缓存本身的有效期可以设置为永久或者足够长，缓存更新由后台线程定时执行。操作。后台更新机制不仅适用于单机多线程场景，也适用于分布式集群场景，比更新锁机制简单。后台更新机制也适用于业务刚上线时的缓存预热。缓存预热是指系统上线后，直接将相关缓存数据加载到缓存系统中，而不是等待用户访问触发缓存加载。还用到一个特殊的场景：当缓存系统内存不足时，会清除部分缓存数据。从缓存被清除到下一次定时更新缓存这段时间，业务线程读取缓存并返回空值，而业务线程本身并没有更新缓存，所以从用户的角度来看，数据不见了。对应上面的特殊场景，我们可以使用后台更新机制和更新锁机制来避免。总结缓存雪崩是指当缓存失效或过期时，系统性能急剧下降的情况。常用的解决方案有两种：更新锁机制和后台更新机制。最后谢谢大家的喜欢和关注，帅气又漂亮。
