防止过期缓存被流量打穿（缓存雪崩或缓存穿透）是缓存设计中的一个关键问题。以下是一些有效的方法来避免这些问题：

1. 设置不同的过期时间（过期抖动）

• 问题：如果大量缓存同时过期，可能导致瞬时高并发请求直接打到后端服务，造成压力激增。
• 解决方案：为不同缓存键设置一个随机范围内的过期时间（如 60s + rand(0,10s)），使缓存失效时间分散，减少同一时间的大量请求同时触发缓存更新。

2. 缓存预热

• 问题：缓存过期后，第一次请求可能会因未命中缓存导致后端压力。
• 解决方案：
  • 在缓存即将过期前，后台异步任务或定时任务预先加载并更新缓存。
  • 例如，使用类似「双写缓存」策略，定期将新的数据更新到缓存中。
  • 利用消息队列通知更新。

3. 请求锁或请求合并（Cache Stampede）

• 问题：大量并发请求同时访问同一缓存键时，会导致所有请求同时访问后端服务。
• 解决方案：
  • 请求锁：当某个键的缓存过期时，使用分布式锁（如 Redis 的 SETNX）控制只有一个请求去加载数据并更新缓存，其他请求等待或返回旧缓存。
  • 请求合并：将多个并发请求合并为一个请求，减少对后端的压力。

4. 永不过期缓存（逻辑过期）

• 问题：缓存失效可能造成瞬时流量打击后端。
• 解决方案：
  • 缓存层设置为永不过期，但数据过期逻辑由应用层控制。
  • 通过附加时间戳标记数据有效期，如果检测到逻辑过期，则后台异步更新缓存。

5. 限流与降级

• 问题：当缓存打穿导致后端服务承压时，可能进一步影响整体服务稳定性。
• 解决方案：
  • 实施流量限流（如令牌桶算法）对突发流量进行限制。
  • 实施降级策略（如返回默认值或备用数据），以减少对后端的压力。

6. 多级缓存

• 问题：单一缓存层无法有效应对高并发下的缓存击穿。
• 解决方案：
  • 增加缓存层级，如本地缓存（如 Caffeine）+ 分布式缓存（如 Redis）。
  • 本地缓存优先命中，减少对分布式缓存和后端的压力。

7. 布隆过滤器（防止缓存穿透）

• 问题：无效或非法请求不断击打缓存，导致所有请求直接到后端。
• 解决方案：
  • 使用布隆过滤器快速判断请求是否存在合法性，拦截非法请求。
  • 例如，判断缓存键是否可能存在，如果布隆过滤器判断不存在，则直接返回，避免访问后端服务。

8. 异步重建缓存

• 问题：同步重建缓存可能导致请求阻塞。
• 解决方案：
  • 将缓存重建任务交由后台异步任务处理，用户请求返回旧数据或占位数据，待缓存完成更新后再提供新的数据。

结合实际业务需求，推荐综合使用多种方法，例如设置随机过期时间、引入请求锁和逻辑过期机制，以及多级缓存和布隆过滤器的配合，可以最大程度地降低缓存打穿的风险。通过监控和流量分析工具，持续优化缓存策略，也是保障系统稳定性的关键步骤。