第 12 章 · 缓存设计三大问题 + 一致性

四个交互演示：① 三大问题对比 · ② 布隆过滤器 · ③ 一致性顺序对比 · ④ 一致性方案对比

穿透 / 击穿 / 雪崩 三栏并排模拟

每栏分别模拟一种问题。蓝色请求从 Client 出发，到达 Cache 后判断 hit / miss。 红色请求 表示打到 DB 的请求（越多越危险）。 切换「无防护 / 有防护」对比效果。

① 穿透 Penetration

客户端不停查不存在的 ID（如 user:-1）
flow
📱 Client
Cache
(空)
🗄 DB
请求 0 打 DB 0 命中 0 拦截 0

② 击穿 Hotspot

热点 sku:1001 突然过期，并发查询同一 key
flow
📱 Client
Cache
(已过期)
🗄 DB
请求 0 打 DB 0 命中 0 等待 0

③ 雪崩 Avalanche

100 个 key 同一秒过期 / TTL 抖动
flow
📱 Client
Cache
(100 keys)
🗄 DB
请求 0 打 DB 0 命中 0 过期 0/100
观察建议：对比「无防护」与「有防护」的「打 DB」计数差距。生产中 DB 每秒可处理几千 QPS，超过这个值就开始报警，超过 1 万就可能宕机。

布隆过滤器交互：插入 / 查询 / 假阳性

位数组长度 m 和 hash 函数数 k 都可调。点「插入」会用 k 个 hash 函数把对应位置 1； 点「查询」高亮被检查的 k 个位，「全为 1」就判定「可能存在」。 多插入几个元素后再查从未插入过的字符串，会观察到「假阳性」现象。

m =128 k =3 已插入 n =0 置位率 =0% 理论误差率 =0%

操作日志

关键语义： 全部位为 1 = 「可能存在」（也可能是别的元素留下的痕迹 → 假阳性）； 任一位为 0 = 「一定不存在」。 所以布隆过滤器**没有假阴性，只有假阳性**。

「先更新 DB 还是先删缓存」并发场景对比

同一组并发动作，按 4 种顺序排列，看哪种会出现「读到旧值并写入缓存」的不一致。 初始：DB = v_old，Cache 已失效。 写线程 W 想把 DB 更新成 v_new；同时读线程 R 触发缓存 miss。

结论：「先更新 DB → 再删缓存」是 4 种顺序中最稳的。 它依然有极小窗口可能不一致（读 miss 比写更早开始，但写回比写完晚），生产中再叠加 延迟双删 进一步收敛。其他三种都有较大概率脏数据，不推荐。

四种缓存一致性方案对比

点击卡片查看每种方案的优缺点、适用场景。

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选型口诀：大多数场景用 Cache Aside（80%）； 多系统共享缓存或拒绝改业务代码用 Binlog 订阅； 强一致需求用 Read/Write Through；高频小写入聚合用 Write Behind。