缓存击穿：原因、影响与解决方案

"分布式之缓存击穿主要指的是黑客通过大量请求不存在于缓存中的数据，导致所有请求都直接穿透缓存，对数据库造成巨大压力，可能导致服务崩溃。这种情况通常发生在高并发场景下，黑客可能会生成大量随机的查询键来攻击系统。解决这个问题有多种策略，包括使用互斥锁、布隆过滤器和热点数据预热等方法。" 分布式缓存是现代互联网架构中常见的技术，用于提高数据读取速度和降低数据库压力。然而，缓存击穿问题的存在使得缓存的安全性和稳定性成为关注焦点。 1. 使用互斥锁：当查询到缓存中不存在的key时，应用会尝试获取一个分布式锁，如Redis的`SETNX`命令，确保只有一个线程能执行后续的数据库查询操作。查询完成后，更新缓存并释放锁。其他线程在获取锁失败时会等待一段时间后重试，避免了多线程同时访问数据库的情况，保护了数据库的稳定。 2. 布隆过滤器：布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否可能存在在一个集合中。在缓存中引入布隆过滤器，可以对查询的key进行预检查，减少不必要的数据库查询。虽然布隆过滤器会有一定的误判率，但能有效防止大量无效请求到达数据库。 3. 热点数据预热：预先将高频率访问的数据加载到缓存中，即使黑客发起大量请求，由于数据已经在缓存中，不会对数据库造成影响。预热可以通过监控访问日志、定期更新或动态感知热点数据来实现。 4. 设置过期时间与永不过期：对于重要的、不希望被穿透的key，可以设置较长的缓存过期时间，或者设置为永不过期。同时，可以结合后台任务定期更新这些关键数据，确保其始终存在于缓存中。 5. 缓存雪崩和缓存穿透的区别：缓存击穿是针对特定key的，而缓存雪崩则是大量缓存同一时间过期，导致请求瞬间涌向数据库。两者都需要在设计时考虑，通过合理的缓存策略和过期策略来避免。 6. 拆分热点key：将热点key分散到多个不同的缓存中，或者使用一致性哈希等策略，避免所有请求集中在同一台服务器上，减轻单点压力。 解决缓存击穿需要综合考虑业务特性、系统负载和安全性，结合各种策略进行防御，确保系统的稳定性和性能。在实际项目中，可以根据具体需求和资源条件选择合适的解决方案。