缓存雪崩

周五凌晨 2 点被电话叫醒：“快起来，系统崩了！“Redis 集群连不上，外部 API 失败率 85%，API 错误率 85%，响应时间超过 30 秒。这次不是某个 key 的问题，而是大面积失效——大量 key 在同一时刻过期，或者缓存服务本身宕机，于是所有请求一起涌向外部 API。

缓存雪崩和穿透、击穿的区别就在”面积”：穿透是一个个无效 key，击穿是一个热 key，雪崩是一整批 key 同时消失，或者缓存服务集体失联。它是系统级问题，靠单点上的技巧解决不了。

本章按三个层次给出防线：随机过期时间在固定 TTL 上加 5%-10% 的随机值，把同时写入的一万个 key 打散到 55 到 65 分钟之间，不再有明显的过期高峰；高可用架构用 Redis Sentinel 解决主节点故障转移、用 Cluster 解决容量和分片；服务降级准备四层兜底——Redis、本地缓存、外部 API、默认值或静态数据。

读完你应该能说清雪崩和击穿、穿透的边界，并能为自己的缓存设计”过期分散 + 高可用 + 降级”这三道防线，同时明白随机范围、故障切换和降级层级各自的代价。