什么是缓存雪崩？

缓存系统通常会设置缓存数据的过期时间，以提高性能。然而，当缓存中大量的数据在同一时间失效，或者缓存系统出现故障而无法提供服务时，所有的请求将直接访问后端存储系统，导致后端系统瞬时承受巨大的负载压力。

什么是缓存穿透？

缓存击穿是指在使用缓存系统时，某个特定的热点数据突然失效，且在该数据失效的时候，有大量的请求同时涌入，由于缓存中已没有该数据可供服务，这些请求会直接穿透到后端数据源进行查询，从而给后端系统带来过大的压力。这通常发生在缓存中的热点数据过期或失效时，由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库中取数据，引起数据库压力瞬间增大。

缓存击穿与缓存雪崩有所不同。缓存雪崩是缓存中的大量数据同时失效，导致大量请求直接访问后端存储系统；而缓存击穿则是针对某一个特定的热点数据失效，当该数据失效时，大量请求同时访问，导致缓存无法提供服务。

如何解决？

在 Spring Boot 中整合 Redis 实现分布式缓存，并防止缓存雪崩和缓存击穿等问题，可以采取一些措施来提高缓存的可靠性和稳定性。下面是一些常见的做法。

设置合理的过期时间

为缓存设置合理的过期时间，避免大量缓存同时失效导致缓存雪崩。可以使用一个随机的过期时间，避免缓存同时失效。

// 设置随机过期时间
Random random = new Random();
int seconds = random.nextInt(300) + 300; // 设置在 5-10 分钟之间过期
redisTemplate.expire(key, seconds, TimeUnit.SECONDS);

加锁机制

针对缓存击穿问题，可以使用分布式锁机制，保证只有一个线程能够去加载数据并设置缓存。

public Object getDataWithLock(String key) {
    Object data = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (data == null) {
        // 使用分布式锁
        if (redisLock.acquireLock(key)) {
            try {
                // 从数据库中加载数据
                data = loadDataFromDatabase();
                redisTemplate.opsForValue().set(key, data);
            } finally {
                redisLock.releaseLock(key);
            }
        } else {
            // 获取锁失败，等待一段时间重试或返回默认值
        }
    }
    return data;
}

布隆过滤器

使用布隆过滤器来过滤掉一些不存在的 key，降低缓存击穿的概率。

public boolean keyMayExist(String key) {
    // 查询布隆过滤器
    if (bloomFilter.mayContain(key)) {
        // 查询缓存
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }
    return true; // 不存在的 key
}

失效时间错开

针对缓存雪崩问题，可以在设置缓存的失效时间时，通过给每个缓存加上一个随机的失效时间，使得缓存的失效时间错开。

熔断机制

在高并发情况下，可以设置一个熔断机制，当缓存系统出现异常或压力过大时，暂时停止对缓存的读写操作，避免缓存系统崩溃。

总结

通过以上措施，可以有效地防止缓存雪崩、缓存击穿等问题，并提高 Redis 缓存的可靠性和稳定性。在实际应用中，可以根据具体情况选择适合的策略来保障缓存系统的正常运行。