Redis缓存雪崩预防方案
为缓存数据设置基础过期时间+随机偏移量（如基础TTL=3600秒，随机偏移±300秒），避免大量缓存同时失效。这种策略将缓存失效时间分散到一定时间范围内，显著降低集中失效对数据库的冲击。
对核心热点数据（如秒杀商品库存、用户会话）设置逻辑过期时间（在缓存value中存储过期时间戳），而非物理过期。后台通过异步任务定期检查并更新缓存，避免物理过期导致的瞬时高并发请求冲击数据库。
采用**本地缓存（如Caffeine、Guava Cache）+ 分布式缓存（Redis）**的多级缓存策略。当Redis缓存失效时，本地缓存可作为兜底，减少对Redis的直接访问，进一步降低数据库压力。
通过**Redis Cluster（集群模式）或Sentinel（哨兵模式）**实现Redis的高可用性。当主节点故障时，自动切换从节点，避免单点故障导致的缓存雪崩。
使用Hystrix、Sentinel等工具实现熔断降级：当数据库压力超过阈值时，快速失败（返回默认值或错误信息），避免数据库被压垮；同时通过Guava RateLimiter等工具对访问数据库的请求进行限流，控制请求速率。
系统启动时或缓存失效前，通过定时任务或主动刷新将热点数据提前加载到缓存中。例如，电商系统可在大促前预热商品详情、库存等热点数据，确保高峰期缓存命中率高，减少直接访问数据库的概率。
当缓存失效时，使用**分布式锁（如Redisson的RLock）**控制只有一个线程能重建缓存，其他线程等待或返回旧数据。避免多个线程同时查询数据库，降低数据库负载。
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