缓存击穿的定义与危害
缓存击穿是指一个热点key在缓存中过期时，恰好有大量并发请求访问这个key，导致所有请求都直接打到数据库上，造成数据库瞬时压力过大甚至崩溃的现象。与缓存雪崩不同，缓存击穿针对的是单个热点key，但其危害同样不可小觑。
缓存击穿的典型特征
1. 针对的是热点数据，访问频率极高 2. 缓存刚好过期或失效 3. 并发请求量突然增大 4. 数据库QPS瞬间飙升
业务场景中的危害表现
在实际业务中，缓存击穿可能导致商品详情页无法加载、支付系统卡顿、秒杀活动崩溃等严重后果。特别是在电商大促期间，一个热门商品的缓存击穿就可能引发连锁反应，造成整个系统的瘫痪。
缓存击穿的解决方案
针对缓存击穿问题，业界已经形成了多种成熟的解决方案，开发者可以根据业务特点选择合适的一种或多种组合方案。
互斥锁(Mutex Key)方案
当缓存失效时，不是所有请求都去查询数据库，而是使用互斥锁确保只有一个请求去查询数据库并重建缓存，其他请求等待缓存重建完成后直接从缓存获取数据。这种方案可以有效减少数据库压力，但可能增加系统延迟。
热点数据永不过期方案
对于特别热点的数据，可以设置缓存永不过期，通过后台定时任务或消息队列异步更新缓存。这种方案完全避免了缓存击穿问题，但需要额外的机制保证数据一致性。
提前刷新缓存方案
在缓存即将过期前，主动刷新缓存而不是被动等待过期。可以设置一个随机的时间提前量，避免多个key同时刷新。这种方案结合了互斥锁和永不过期的优点，实现相对复杂但效果较好。
技术实现细节
在实际编码实现中，不同语言和框架有不同的最佳实践。以下是几种常见的技术实现方式：
Redis分布式锁实现
使用Redis的SETNX命令可以实现简单的分布式锁。获取锁的请求负责重建缓存，其他请求等待或返回默认值。需要注意设置合理的锁超时时间，避免死锁。
双重检查锁定模式
在加锁前后都检查缓存是否存在，可以进一步提高性能。这种模式在Java等语言中需要配合volatile关键字使用，避免指令重排序问题。
布隆过滤器应用
对于可能不存在的数据，可以先通过布隆过滤器判断，避免无谓的数据库查询。布隆过滤器可以高效判断一个元素是否可能存在于集合中，有一定的误判率但不会漏判。
缓存击穿防御实践
在实际项目中，防御缓存击穿需要从多个层面综合考虑：
缓存击穿是分布式系统必须面对的挑战之一。通过本文介绍的各种解决方案和技术实现，开发者可以构建更加健壮的缓存架构。记住没有放之四海皆准的方案，需要根据具体业务特点选择最适合的防御策略。良好的监控和应急预案同样重要，能够在问题发生时快速响应和恢复。
常见问题解答
问题1：缓存击穿和缓存雪崩有什么区别？
缓存击穿是指单个热点key失效导致的问题，而缓存雪崩是指大量key同时失效或缓存服务不可用导致的系统性故障。两者的防御策略也有所不同，缓存击穿更关注单个key的防护，缓存雪崩则需要考虑key过期时间的分散和缓存集群的高可用。
问题2：互斥锁方案会不会导致系统性能下降？
互斥锁确实会引入一定的性能开销，特别是在高并发场景下。为了减轻影响，可以实现锁等待超时机制，当等待超过一定时间后直接返回默认值或降级内容，而不是无限等待。也可以考虑使用更轻量级的锁实现，如Redis的Lua脚本。
问题3：如何识别系统中的热点key？
可以通过Redis的监控命令如INFO KEYSPACE、MONITOR等识别访问频率高的key，也可以使用专业的APM工具进行流量分析。在业务层面，促销商品、热门新闻等都是典型的热点key候选。
问题4：永不过期方案如何保证数据一致性？
永不过期方案需要配合消息队列或binlog监听机制，当源数据变更时及时通知缓存系统更新。也可以设置一个较长的软过期时间，定期检查数据是否需要更新。这种方案适合变更频率不高的基础数据，如系统配置、商品类目等。