导语：

“你的系统一到高并发就崩溃？不是流量太大，而是缓存配置的‘隐形杀手’在作祟！今日头条揭秘千万级系统缓存设计黑幕，阿里P7急救方案曝光，文末送《高并发缓存手册》+监控工具包！”

一、内存刺客：无界缓存吞噬堆空间

用户求救：
“系统运行3天后内存溢出，日志显示缓存占满！”

致命代码：

// 使用HashMap作为缓存，无限制增长  
Map<String, Object> cache = new ConcurrentHashMap<>();  

void addToCache(String key, Object value) {  
    cache.put(key, value); // 永不清理！  
}  

解决方案：

// 使用Caffeine设置上限和过期时间  
Cache<String, Object> safeCache = Caffeine.newBuilder()  
    .maximumSize(10_000)  
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)  
    .build();  

效果对比：

二、缓存击穿：高并发压垮数据库

灾难场景：

public Object getData(String key) {  
    Object data = cache.get(key);  
    if (data == null) {  
        data = database.load(key); // 高并发时所有请求直达数据库！  
        cache.put(key, data);  
    }  
    return data;  
}  

优化方案：

public Object getDataSafe(String key) {  
    return cache.get(key, k -> {  
        // 加互斥锁，保证单线程重建缓存  
        synchronized (k.intern()) {  
            return database.load(k);  
        }  
    });  
}  

压力测试：

三、脏数据危机：缓存与数据库不一致

经典错误：

void updateData(String key) {  
    database.update(key); // 先更新数据库  
    cache.remove(key);   // 后删缓存 → 仍可能读到旧数据！  
}  

终极方案：

// 1. 先删缓存  
// 2. 更新数据库  
// 3. 延迟再删缓存（双删策略）  
void updateDataSafe(String key) {  
    cache.invalidate(key);  
    database.update(key);  
    executor.schedule(() -> cache.invalidate(key), 500, TimeUnit.MILLISECONDS);  
}  

四、福利时间

“私信发送‘缓存’免费领：

1. 《高并发缓存设计模板》
2. Caffeine配置速查表（可打印版）
3. 阿里内部《缓存击穿防御指南》

下期预告：
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