题1：讲讲缓存穿透以及解决方案
概念：
缓存穿透是指查询一个一定不存在的Key，导致缓存未命中，每次请求都打到数据库，可能压垮数据库。
解决方案：
- 缓存空值
- 第一次查询数据库发现不存在时，在缓存中存空值，并设置过期时间
- 防止重复查询，减轻数据库压力
- 布隆过滤器
- 插入Key前先通过布隆过滤器判断Key是否可能存在
- 不存在则直接返回，不访问数据库
题2：讲讲布隆过滤器是什么，解决了什么问题
解决问题：
- 防止缓存穿透，拦截不存在Key的请求
底层原理：
- 初始化一个大的二进制数组（全0）
- 插入Key时，经过多次哈希（例如3次），每次对数组长度取余 → 得到数组下标
- 将三个下标对应位置置1
- 查询Key时，同样哈希，检查三个位置：
- 都为1 → Key可能存在
- 任意为0 → Key一定不存在
误判原因：
- 不同key哈希到数组同一位置，导致未存key被误判为存在
误判率控制：
- 调整数组长度和哈希函数数量
- 一般设置 ≤5%，可满足大多数项目需求
题3：讲讲缓存击穿是什么，与穿透的区别以及解决方案
概念：
- Key存在，但刚好过期时，高并发访问同一Key，缓存未命中，大量请求打数据库，可能压垮数据库
区别于缓存穿透：
穿透 ：查询一个一定不存在的Key
击穿 ：查询存在的Key，但恰好过期
解决方案：
- 互斥锁 / 分布式锁
- 第一个访问过期Key的线程加锁访问数据库并刷新缓存
- 其他线程等待或重试，保证数据库压力不被瞬时放大
- 适用于强一致得场景
- 逻辑过期
- 缓存存入时不设置过期时间
- 查询时判断是否过期
- 过期 → 异步线程刷新缓存
- 当前线程直接返回旧值
- 适用于高并发场景，但可能返回旧值
题4：讲讲缓存雪崩是什么以及解决方案
概念：
- 大量Key在同一时间过期，高并发请求同时到来，缓存未命中，大量请求直接打到数据库，可能压垮数据库
解决方案：
- TTL随机化
- 在原有过期时间上随机加几分钟，避免大批Key同时过期
- 缓存预热
- 定时将热点Key提前加载到缓存
- 避免冷启动阶段请求打数据库
- 多级缓存
- 本地缓存 + Redis分布式缓存 + 数据库
- 即使Redis部分失效，本地缓存仍可拦截部分请求，降低瞬时压力
