缓存三大劫攻防战：穿透、击穿、雪崩的Java实战防御体系（三）

七夜zippoe2025-09-13 16:31

第三部分：缓存雪崩------大量key失效引发的"系统性崩溃"

缓存雪崩的本质是"大量缓存key在同一时间失效，或缓存集群整体故障"，导致请求全量穿透至DB，引发"系统性崩溃"。

案例4：电商首页的"批量过期"灾难

故障现场

某电商平台首页缓存架构为"Redis集群+MySQL"，所有首页商品缓存key（home:item:*）设置相同过期时间（2小时），每日凌晨2点批量更新缓存。

  • 故障：某日凌晨2点，缓存批量过期，首页访问量（5000QPS）全量穿透至MySQL，DB连接池瞬间耗尽，首页无法访问，连带订单、支付等核心服务因依赖首页接口超时，引发系统性崩溃。
根因解剖
  1. 所有热点key设置相同过期时间，导致"时间点共振"；
  2. 缓存更新采用"先删除旧缓存，再更新DB，最后写入新缓存"的方式，存在"更新窗口"内的穿透风险；
  3. 未设置多级缓存，Redis故障后无降级方案。
四层防御方案落地
方案1：过期时间"随机化"

核心逻辑：对同一类key设置基础过期时间+随机偏移量（如2小时±10分钟），避免"时间点共振"。

实战代码：

java 复制代码 
@Service
public class HomeCacheService {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    @Autowired
    private ItemMapper itemMapper;

    // 基础过期时间（2小时）
    private static final long BASE_TTL = 7200;
    // 随机偏移量范围（±10分钟，即600秒）
    private static final int RANDOM_OFFSET = 600;

    /**
     * 更新首页商品缓存（带随机过期时间）
     */
    public void updateHomeItems() {
        List<ItemDTO> items = itemMapper.listHomeItems();
        // 生成随机数生成器
        Random random = new Random();
        for (ItemDTO item : items) {
            String cacheKey = "home:item:" + item.getId();
            // 计算随机过期时间（BASE_TTL ± RANDOM_OFFSET）
            long ttl = BASE_TTL + (random.nextInt(2 * RANDOM_OFFSET) - RANDOM_OFFSET);
            redisTemplate.opsForValue().set(
                cacheKey, 
                JSON.toJSONString(item), 
                ttl, 
                TimeUnit.SECONDS
            );
        }
    }
}

效果：缓存过期时间分散在110-130分钟，避免批量过期，DB峰值QPS从5000降至1500。

方案2：多级缓存架构

核心逻辑：构建"本地缓存（Caffeine）→ Redis → DB"的三级缓存，即使Redis失效，本地缓存仍能拦截部分流量。

实战代码：

java 复制代码 
@Service
public class HomeItemService {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    @Autowired
    private ItemMapper itemMapper;

    // 本地缓存（Caffeine）：首页商品缓存10分钟
    private final LoadingCache<String, ItemDTO> localCache = Caffeine.newBuilder()
            .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
            .maximumSize(1000)
            .build(this::loadFromRedis);

    /**
     * 查询首页商品（三级缓存）
     */
    public ItemDTO getHomeItem(Long itemId) {
        String key = "home:item:" + itemId;
        try {
            // 1. 查询本地缓存
            return localCache.get(key);
        } catch (Exception e) {
            log.warn("本地缓存未命中，itemId={}", itemId, e);
            // 2. 本地缓存失效，直接查询DB并更新各级缓存
            ItemDTO item = itemMapper.selectById(itemId);
            if (item != null) {
                // 更新Redis
                redisTemplate.opsForValue().set(key, JSON.toJSONString(item), getRandomTtl(), TimeUnit.SECONDS);
                // 更新本地缓存
                localCache.put(key, item);
            }
            return item;
        }
    }

    // 从Redis加载（Caffeine的加载函数）
    private ItemDTO loadFromRedis(String key) {
        String redisVal = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        return redisVal != null ? JSON.parseObject(redisVal, ItemDTO.class) : null;
    }

    // 随机过期时间（同方案1）
    private long getRandomTtl() { ... }
}

架构图：

复制代码 
[用户请求] → [本地缓存(Caffeine)] → [Redis集群] → [MySQL]
                   ↓                ↓                ↓
               10分钟过期       2小时±10分钟     最终数据源

实战效果：Redis集群故障时，本地缓存拦截60%的请求，DB查询量从5000QPS降至2000QPS，系统未崩溃。

方案3：缓存更新"先更新后删除"

核心逻辑：将"删除旧缓存→更新DB→写入新缓存"改为"更新DB→写入新缓存→删除旧缓存"，避免更新窗口内的穿透。

实战代码：

java 复制代码 
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void updateItem(ItemDTO item) {
    // 1. 先更新DB
    itemMapper.updateById(item);
    // 2. 写入新缓存（带新版本号）
    String newKey = "item:v2:" + item.getId();
    redisTemplate.opsForValue().set(newKey, JSON.toJSONString(item), getRandomTtl(), TimeUnit.SECONDS);
    // 3. 异步删除旧缓存（避免阻塞主流程）
    CompletableFuture.runAsync(() -> {
        String oldKey = "item:v1:" + item.getId();
        redisTemplate.delete(oldKey);
    });
}

效果：缓存更新窗口从1秒缩短至10ms，穿透风险降低99%。

方案4：Redis高可用+熔断降级

核心逻辑：

  • Redis集群部署（主从+哨兵），确保单点故障不影响整体；
  • 对Redis操作设置熔断（如Resilience4j），故障时快速降级。

实战代码（Redis熔断）：

java 复制代码 
@Service
public class RedisServiceWithFallback {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    @Autowired
    private CircuitBreakerRegistry circuitBreakerRegistry;

    /**
     * 带熔断的Redis查询
     */
    public String getWithFallback(String key) {
        CircuitBreaker breaker = circuitBreakerRegistry.circuitBreaker("redisGet");
        return Try.ofSupplier(CircuitBreaker.decorateSupplier(breaker, () -> 
            redisTemplate.opsForValue().get(key)
        )).recover(Exception.class, e -> {
            log.warn("Redis查询熔断，key={}", key, e);
            return null; // 熔断时返回null，触发后续降级逻辑
        }).get();
    }
}

实战效果：Redis集群单节点故障时，哨兵自动切换（30秒内），熔断机制确保故障期间接口不超时，系统可用性达99.99%。

雪崩防御总结

方案 适用场景 优点 缺点 实施成本
过期时间随机化 批量缓存场景 实现简单，无额外依赖 无法解决集群故障问题 低
多级缓存 核心业务保护 多一层防护，性能好 一致性维护复杂 中
更新策略优化 缓存频繁更新场景 减少更新窗口穿透 需要版本号管理 中
高可用+熔断 集群级故障防护 兜底保障，可用性高 运维成本高 高

实战总览：缓存故障防御决策树

面对缓存三大劫，需根据业务场景选择合适方案，以下决策树可快速定位防御策略：

  1. 是否为高频无效key？

    → 是 → 布隆过滤器+缓存空值

    → 否 → 进入下一步

  2. 是否存在热点key？

    → 是 → 逻辑永不过期/分布式锁

    → 否 → 进入下一步

  3. 是否有批量过期风险？

    → 是 → 过期时间随机化+多级缓存

    → 否 → 进入下一步

  4. 是否需极端场景保护？

    → 是 → 限流+熔断降级

    → 否 → 基础缓存策略

缓存防御的核心不是"消灭问题"，而是"控制风险"。通过多层防御体系，将故障影响控制在可接受范围，同时平衡性能、一致性和开发成本，才是实战中的最优解。记住：最好的防御方案，永远是最适合业务场景的方案。

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