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| 导读 | 在如今大数据的时代下，高并发高可用是所有软件开发都追求的目标，为了实现这一目标，缓存的使用是每一个高并发系统都会涉及到的，使用缓存可以保障系统的运行效率，提高系统的健壮性。 |
前言
在高并发的系统架构中，大量网络请求的并发处理，导致数据库的 I / O 消耗是非常巨大的，为了快速读取数据，减少网络请求时延，缓解数据库的压力，因此在软件开发中引入了缓存技术。但是在缓存的使用过程中也会遇到一些特殊情况导致缓存失效，常见的缓存失效的情况有三种：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。
缓存失效的三种情况
缓存（以 Redis 缓存为例）的引入可以减少请求数据库的次数，提高查询效率，从而提升系统性能。一般的流程是：应用发起请求后，先查询缓存中是否存在所需数据，如果缓存中存在，直接返回数据，如果缓存中不存在所需数据，则需要去查询数据库，如果数据库中存在所需数据，则一方面存入缓存，另一方面返回查询结果，如果数据库中不存在，则返回空或者错误。
缓存穿透
缓存穿透 (Cache Penetration) 是指查询一个一定不存在的数据，即用户访问的数据既不在缓存当中，也不在数据库中。由于缓存中查询不到数据，请求会去查询数据库，然而数据库中也不存在该数据，也不会写入缓存，导致查询该数据的时候，每次都要去数据库中查询，给数据库到来压力。
缓存雪崩
缓存雪崩 (Cache Avalanche) 是指大量的缓存数据在某一时刻超过了缓存的过期时间，同时失效，导致高并发的请求同时去访问数据库，造成数据库压力过大，导致系统崩溃。这是针对多个缓存数据而言的。
缓存击穿
缓存击穿 (Cache Breakdown) 是指缓存过期的一瞬间，有大量的请求去查询同一个缓存数据，由于该数据在承载着大并发，当该数据失效的一瞬间，持续的大并发就会直接去请求数据库，造成数据库压力倍增。这是针对一个缓存数据而言的。
解决方案
针对缓存穿透的解决方案
针对缓存雪崩的解决方案
针对缓存击穿的解决方案
正文完
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