Cache Problems
Cheat Sheet
| 問題 | 解決方案 | 細節 |
|---|---|---|
| 緩存雪崩 (Avalanche) | 1. 緩存失效時間隨機化 2. 分布式限流 3. 緩存預熱 4. 降級策略 | - 設置緩存過期時間隨機範圍，防止同時失效 - 使用 Nginx 或 API Gateway 設定限流，防止瞬間請求湧入 - 預先載入高頻數據，避免突發流量 - 當系統壓力過大時，提供部分數據或降級為靜態頁面 |
| 緩存穿透 (Penetration) | 1. 空結果緩存 2. 布隆過濾器 3. 參數校驗 | - 將不存在的數據（空結果）也緩存，設置短期過期時間防止多次查詢 - 使用布隆過濾器過濾不存在的 key - 對傳入參數進行校驗，避免無效請求打到後端 |
| 緩存擊穿 (Hotspot Invalid) | 1. 互斥鎖 2. 雙重緩存策略 | - 使用分布式鎖，保證同一時間只有一個請求能查詢後端 - 設置主緩存和備份緩存，避免熱點數據失效後所有請求同時打後端 |
| 緩存汙染 (Pollution) | 1. 數據驗證 2. 簡單校驗 | - 實施數據有效性驗證，確保寫入緩存前的數據是正確且有效的 - 對於高效或頻繁數據，考慮簡單校驗策略避免無效數據污染緩存 |
| 緩存一致性 (Consistency) | 1. 先刪後寫 2. 失敗重試機制 3. 消息隊列同步 | - 當數據更新時，先刪除緩存，再更新數據庫，防止讀取過期緩存數據 - 若寫入失敗，設置重試機制或消息隊列來確保緩存和數據庫的一致性 |
| 緩存故障 (Breakdown) | 1. 降級機制 2. 多層緩存 3. 快速恢復機制 | - 設置降級機制，當緩存故障時，部分非關鍵數據可不查詢數據庫 - 使用多層次緩存（如本地緩存 + Redis），減少單點故障影響 - 提升 Redis 的監控和自動恢復機制，減少緩存宕機時間 |