缓存雪崩

刚开始key对应的数据存在，因为这些key都是同时写入的，并且设置的过期时间都一样， 那么在过期时间到的时候，会有大量的key一起过期，如果这个过期的时间节点有大量请求，需要找这些key所对应的数据， 但是这些请求发现缓存过期，就会查询数据库，查完后并回设到缓存， 这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端数据库压垮。

缓存雪崩与缓存击穿的区别在于， 击穿是一个key的高频率访问过程中的过期问题。 雪崩是多个key的正常访问过程中，多个key同时过期的问题，其中雪崩的多个key也可能是高频率数据，也可能是普通数据。

最大的区别在于这里针对很多key缓存，缓存击穿是指的某一个key。

图解

缓存雪崩前的正常访问

缓存过期后，造成雪崩现象，大量key访问数据库

解决方案

架构增加多级缓存

比如增加nginx缓存，增加redis缓存，增加数据库第三方缓存，数据库第三方缓存比如Java中的ehcache中间件。

使用锁和队列

在并发不高的情况下，可以使用锁机制和队列机制，现在可以做到顺序执行缓存和数据库直接的交互逻辑。

从而保证了，在缓存时效的同一时刻，不会造成大量请求到数据库层面。

设置逻辑过期时间

在key的设置过程中，不设置过期时间，只在key的值内部加入一个过期时间的标识，其中这个过期标识要比真正的过期时间要提前一些时间，也就是逻辑过期时间， 在另外的线程，如果发现某些key满足了提前量过期时间的标识，那么就请求一下数据库，把数据库覆盖到key身上，同时修改新的具有时间提前量的过期时间标识。

缓存失效时间分散开

在批量设置一批key的时候，设置的过期时间在原有的时间上加上一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个key缓存的过期时间都不相同，避免了同一时间大量缓存一起过期的问题，增加数据库压力。