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现代互联网服务面临每秒数万级请求的挑战，数据库直接读写已无法满足需求。以电商平台为例，某商品详情页在促销期间需承载百万级访问量，传统架构下数据库响应时间超过500ms将直接导致用户流失。
| 访问方式 | 响应时间 | QPS上限 |
|---|---|---|
| 机械硬盘数据库 | 5-10ms | 2000 |
| SSD数据库 | 1-3ms | 5000 |
| Redis缓存 | 0.1ms | 100000+ |
某金融平台曾因定时任务批量更新缓存导致凌晨2点集中失效，数据库瞬间接收10倍于日常的请求量，最终引发级联故障。解决方案采用二级缓存架构，本地缓存（Caffeine）设置随机过期时间，分布式缓存（Redis）采用永不过期+异步更新策略。
在直播带货场景中，某爆款商品详情页缓存过期后，瞬时数万请求直接穿透到数据库。通过Redis的SETNX命令实现互斥锁机制，结合Hystrix熔断器进行流量控制，成功将数据库负载降低83%。
某社交平台遭遇CC攻击，黑客使用脚本批量查询不存在用户ID。通过布隆过滤器进行非法请求拦截，同时设置空值缓存（NULL）并附加5分钟短过期时间，有效过滤99.8%的恶意请求。
通过定时任务提前加载热点数据，采用LRU-K算法识别高频访问内容。某视频平台在内容更新后，通过消息队列异步触发缓存预热，确保新上架内容访问响应时间稳定在50ms内。
构建客户端缓存（LocalStorage）+ CDN边缘缓存 + Redis集群三级防护。某电商大促期间，商品详情页访问95%的请求在客户端缓存层完成响应，数据库请求量下降至日常水平的1/20。
基于Prometheus+Grafana构建实时监控看板，设置缓存命中率、数据库连接数等多维度阈值告警。某银行系统在缓存命中率低于80%时自动触发扩容机制，确保服务SLA达到99.99%。
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