缓存雪崩是指在某一时间段内，大量缓存同时失效或缓存服务本身出现问题，导致大量请求直接涌入数据库，造成数据库压力激增，甚至导致服务崩溃的现象。为应对这一问题，可以采取以下几种策略：
1. 缓存数据过期时间随机化：不要让所有缓存数据在同一时间过期，而是为每个缓存项设置一个随机的过期时间范围，这样可以避免大量缓存同时失效的情况。
2. 分级缓存与降级策略：实施多级缓存策略，比如本地缓存加上分布式缓存，当一级缓存失效时，可以尝试从二级缓存读取数据。同时，制定降级策略，当缓存和数据库都不可用时，可以返回默认数据或过期数据，保证服务的连续性。
3. 限流与熔断机制：在应用层设置限流策略，当请求量超过一定阈值时，对部分请求进行拒绝或延迟处理，减轻数据库压力。同时，采用熔断机制，一旦检测到数据库访问延迟过高或失败率上升，暂时停止向数据库发送请求，转而使用降级策略。
4. 监控与预警：建立完善的缓存和数据库监控体系，对缓存命中率、缓存剩余时间、数据库负载等关键指标进行监控，并设置预警机制，当检测到可能引发雪崩的迹象时提前干预。
5. 渐进式缓存预热：在缓存失效前，通过后台任务或低峰时段逐渐预热缓存，避免在高峰期一次性加载大量数据到缓存中，减少对数据库的瞬时压力。
6. 使用互斥锁或队列：在极端情况下，可以使用锁机制或队列来控制同时访问数据库的线程数，例如，当缓存失效时，只允许一个线程去数据库查询数据，然后将结果存入缓存，其他线程等待或直接返回旧数据。
7. 分布式锁与分布式协调：在分布式系统中，使用分布式锁确保在多个实例间对数据库的访问是有序和协调的，防止多个实例同时因缓存失效而对数据库发起大量请求。
综合运用以上策略，可以有效地预防和缓解缓存雪崩带来的影响，保障系统的稳定运行。