缓存雪崩是指缓存中大量数据在同一时间失效，导致大量请求失去缓存保护，直接涌向数据库，造成数据库压力过大。为了避免缓存雪崩，可以采取以下几种策略：
long randomTime = (long) (Math.random() * 3600000); // 生成一个1小时内的随机时间
cache.put(key, value, randomTime);
缓存预热：在系统启动时，预先将一些热点数据加载到缓存中，避免在高峰时段出现缓存穿透或雪崩。
分布式锁：在缓存失效时，使用分布式锁来保证只有一个请求能够访问数据库，其他请求等待锁释放。这样可以避免大量请求同时访问数据库。
public boolean tryLock(String key) {
// 使用Redis或Zookeeper实现分布式锁
// 返回true表示获取锁成功，false表示获取锁失败
}
public void releaseLock(String key) {
// 释放分布式锁
}
限流降级：在系统高峰时段，可以通过限流降级策略来保护数据库，避免大量请求涌入。
熔断机制：当缓存服务出现故障时，可以通过熔断机制来屏蔽缓存服务，直接访问数据库。当缓存服务恢复正常后，再逐渐恢复缓存服务。
使用多级缓存：可以采用多级缓存策略，如本地缓存（如Guava Cache）和分布式缓存（如Redis）结合使用，提高缓存的可用性和稳定性。
总之，要避免缓存雪崩，需要从多个方面进行优化，包括设置随机过期时间、预热缓存、使用分布式锁、限流降级、熔断机制和多级缓存等。
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