面试题：分布式系统中缓存雪崩问题产生的原因及常见预防措施

Question

请详细阐述分布式缓存中缓存雪崩问题是如何产生的？针对该问题，常见的预防措施有哪些？

Answer 1

缓存雪崩产生原因

1. 大量缓存同时过期：在分布式系统中，若大量缓存数据设置了相同或相近的过期时间，当这些缓存同时过期时，大量原本可从缓存获取的数据请求会瞬间直接落到后端数据库上。数据库可能因无法承受突然的高并发请求而性能下降甚至崩溃，进而导致整个系统不可用。例如电商大促活动前，为了预热提前将大量商品信息存入缓存，并设置了相近的过期时间，活动开始时缓存集中过期，大量请求冲向数据库。
2. 缓存服务器故障：分布式缓存通常由多个缓存节点组成，若某个关键的缓存服务器或大量缓存服务器节点同时发生故障，导致缓存服务大面积不可用，所有依赖这些缓存的请求也会直接访问后端数据库，同样会使数据库压力剧增，引发缓存雪崩。比如因机房网络故障，导致一组缓存服务器与其他服务器断开连接，无法提供服务。

常见预防措施

1. 分散过期时间：避免大量缓存数据设置相同或相近的过期时间。可以在设置缓存过期时间时，添加一个随机值或采用不同的过期策略。例如，原本设置所有商品缓存过期时间为 1 小时，可以改为在 1 小时的基础上，随机加上 0 - 10 分钟的时间，这样可以使缓存过期时间分散，避免集中过期。
2. 使用多级缓存：构建多级缓存架构，如在应用层和主缓存之间增加一层本地缓存（如 Guava Cache）。当主缓存失效时，先从本地缓存获取数据，减少对后端数据库的直接访问。例如，应用服务器在请求数据时，优先检查本地缓存，如果没有则查询主缓存，主缓存没有再查询数据库，查询到数据后依次更新本地缓存和主缓存。
3. 缓存高可用：通过增加缓存服务器的冗余备份，采用集群部署方式（如 Redis Cluster），提高缓存系统的可用性。当某个缓存节点故障时，其他节点可以继续提供服务，降低因单点故障导致缓存雪崩的风险。同时可以设置自动故障转移机制，确保在节点故障时能够快速恢复服务。
4. 限流与降级：在系统入口处设置限流策略，限制单位时间内进入系统的请求数量，防止过多请求直接压垮数据库。当系统压力过大时，进行服务降级，如返回默认数据或简单提示信息，保证核心业务的可用性。例如，使用令牌桶算法或漏桶算法进行限流，对非核心业务进行熔断降级处理。
5. 后台异步更新缓存：在缓存过期前，通过后台线程异步提前更新缓存数据，避免过期瞬间大量请求穿透到数据库。例如，使用定时任务或消息队列，在缓存快过期时触发任务，提前从数据库获取最新数据并更新缓存。