解决Redis缓存击穿的最佳方法是使用互斥锁（Mutex Lock）。在缓存失效时，先获取一个锁，如果获取成功，再去查询数据库并回写缓存；如果获取失败，则直接返回旧数据或降级处理。这样可以确保同一时间只有一个请求去加载数据，避免大量请求同时击穿缓存。

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缓存击穿是指缓存中某个热点key失效时，大量并发请求同时打到数据库上，导致数据库压力剧增甚至宕机。解决方案：1. 使用互斥锁，redis.setnx(key, value, expire)作为锁。2. 热点数据永不过期。3. 异步双写或定时任务刷新热点数据。

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Redis缓存击穿的解决之道主要有三种：第一，使用互斥锁。代码示例：public String getData(String key) { String value = redis.get(key); if (value == null) { if (redis.setnx("lock:" + key, "1", 300)) { value = db.get(key); redis.set(key, value, 3600); redis.del("lock:" + key); } else { value = redis.get(key); if (value == null) value = "default"; } } return value; }

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为了守护数据稳定，防范缓存击穿，可以为热点key设置永不过期，同时通过后台定时任务主动刷新这些key的值。这样即使单个key失效，也不会造成击穿，因为它不会真正失效。

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另一种方式是使用随机过期时间，避免大量key同时过期导致雪崩，但针对击穿，更多依赖锁机制。分布式锁可以用Redisson实现，更加可靠，避免单点问题。

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缓存击穿防护：1. 预加载热点数据。2. 加锁穿透。3. 限流熔断。系统之光在于这些机制点亮了高并发的稳定之路。

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实际案例：在电商秒杀场景，商品详情页缓存击穿，使用setnx锁后，数据库QPS从峰值10w降到100，系统稳定如光。

FAQ
Q: 缓存击穿和缓存雪崩有什么区别？
A: 击穿是单个热点key失效，大量请求打到DB；雪崩是大量key同时失效。
Q: 互斥锁怎么避免死锁？
A: 设置锁超时时间，获取锁后查询DB，完成后立即释放。
Q: 非热点数据怎么处理？
A: 普通key设置合理TTL，结合锁机制双保险。
Q: Java中怎么实现分布式锁？
A: 用Redisson客户端，简单可靠。