服务端开发博客 | 后端架构 · 高并发 · 性能优化 · 微服务实战 👋🏼

问题背景 在高并发系统中，缓存是提升性能的关键手段。但你是否遇到过这样的场景： 10:00:00.000 [redis] Key "product:1001" expired 10:00:00.001 [http-1] Cache miss for "product:1001", querying DB... 10:00:00.002 [http-2] Cache miss for "product:1001", querying DB... 10:00:00.003 [http-3] Cache miss for "product:1001", querying DB... ... 10:00:00.100 [DB] Connection pool exhausted! 当一个热点 Key（如秒杀商品）过期的瞬间，大量请求同时穿透到数据库，导致数据库压力骤增，甚至宕机。这就是缓存击穿问题。 缓存击穿 vs 缓存穿透 vs 缓存雪崩 问题类型描述场景 缓存穿透查询不存在的数据，缓存和 DB 都查不到恶意攻击、错误参数 缓存击穿热点 Key 过期，大量请求同时访问秒杀商品、热门....

做缓存系统的同学肯定都遇到过这个问题：某个热点 key 突然过期了，结果瞬间大量请求直接打到数据库上，导致数据库被打爆，服务雪崩。 我之前就遇到过这样一个案例：电商系统的商品详情页，某个人气商品正在秒杀，结果缓存刚好过期了。瞬间几万并发请求全部穿透到数据库，数据库 CPU 直接飙升到 100%，整个系统瘫痪了十几分钟。 这就是经典的"缓存击穿"问题，也叫"惊群效应"。今天我们就来聊聊如何防护这种问题。 缓存击穿的常见场景 1. 热点数据过期 热点数据特点： - 访问频率极高（每秒数万次） - 数据量大（商品信息、用户信息等） - 时效性要求高（需要定期更新） 问题： 当热点数据过期瞬间，所有请求同时发现缓存失效 所有请求同时去查询数据库 数据库无法承受瞬间压力，直接崩溃 2. 缓存击穿 vs 缓存穿透 vs 缓存雪崩 缓存三连击对比： ┌─────────────┬────────────────────────────────┬─────────────────────┐ │ 类型 │ 描述 │ 区别 │ ├─────────────┼───────────────────────....

导语 在高并发系统中，缓存是提升性能的关键手段。然而，当热点 Key 过期时，大量并发请求同时穿透缓存直接访问数据库，可能导致数据库压力骤增甚至宕机。这种现象被称为"缓存击穿"。 本文将介绍如何在 SpringBoot 应用中实现 Redis 缓存击穿防护和互斥重建机制，确保热点 Key 过期时，只有一个线程回源数据库，其他线程等待或使用旧数据，从而保护数据库免受高并发冲击。 一、缓存击穿的概念与危害 1.1 什么是缓存击穿 缓存击穿是指某个热点 Key 在高并发访问时突然过期，导致大量并发请求同时穿透缓存直接访问数据库的现象。 场景描述： 某个商品信息被大量用户频繁访问 该商品的缓存 Key 设置了过期时间 缓存过期瞬间，大量请求同时到达 所有请求都发现缓存不存在，同时访问数据库 数据库瞬间承受巨大压力，可能导致宕机 1.2 缓存击穿与相关概念的区别 概念描述解决方案 缓存击穿热点 Key 过期，大量请求同时访问数据库互斥锁、永不过期 缓存穿透查询不存在的数据，请求直接访问数据库布隆过滤器、缓存空值 缓存雪崩大量 Key 同时过期，导致数据库压力骤增过期时间随机化、预热 ....