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Redis 缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿分别是什么？

backend 2025/7/27 10:39:42

以下是 Redis 缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的定义及其解决方案的详细说明：

缓存穿透是指 查询不存在的数据，导致请求直接绕过缓存层，频繁访问数据库。通常由恶意攻击或无效请求引发。

布隆过滤器（Bloom Filter）：
- 原理：在缓存层前加布隆过滤器，记录所有可能存在的 Key。
- 流程：
  1. 查询前先检查布隆过滤器。
  2. 若 Key 不存在，直接返回空值。
  3. 若 Key 存在，再查缓存和数据库。
- 优点：内存占用小，效率高。
- 缺点：有一定误判率（需权衡误判率和内存开销）。
缓存空值（Cache Null）：
- 原理：对数据库查不到的 Key，缓存一个空值（如 NULL），并设置较短过期时间。
- 配置示例：
```
if (data == null) {redis.setex(key, 60, "NULL"); // 空值缓存 60 秒
}
```
- 优点：简单易实现。
- 缺点：可能缓存大量无效 Key，需定期清理。
接口层校验：
- 原理：对请求参数进行合法性检查（如 ID 必须为正整数）。
- 示例：拦截非法参数（负数、非数字字符）直接返回错误。

缓存雪崩是指 大量缓存在同一时间过期，导致所有请求同时涌向数据库，引发数据库压力激增甚至宕机。

随机过期时间：
- 原理：为缓存 Key 设置基础过期时间 + 随机偏移值。
- 示例：
```
int expireTime = 3600 + new Random().nextInt(600); // 3600~4200 秒
redis.setex(key, expireTime, value);
```
- 优点：分散缓存失效时间，降低集中访问风险。
热点数据永不过期：
- 原理：对核心数据不设置过期时间，通过后台任务异步更新。
- 流程：
  1. 缓存不设 TTL。
  2. 后台定时（如每隔 30 分钟）刷新缓存。
- 优点：彻底避免缓存集中失效。
- 缺点：需维护数据一致性。
多级缓存架构：
- 原理：采用本地缓存（如 Caffeine） + Redis 的多级缓存。
- 流程：
  1. 优先读取本地缓存。
  2. 本地缓存未命中时查询 Redis。
  3. Redis 未命中时查询数据库。
- 优点：分散缓存层压力，提升容错能力。
熔断降级：
- 原理：当数据库压力过大时，暂时拒绝部分请求。
- 工具：Hystrix、Sentinel 实现熔断机制。

缓存击穿是指 某个热点 Key 在缓存过期后，大量并发请求直接访问数据库，导致数据库瞬时压力过大。

互斥锁（Mutex Lock）：
- 原理：只允许一个线程重建缓存，其他线程等待。
- 流程：
  1. 缓存未命中时，尝试获取分布式锁（如 Redis SETNX）。
  2. 获取锁的线程查询数据库并更新缓存。
  3. 其他线程等待锁释放后重试。
- 示例代码：
```
String value = redis.get(key);
if (value == null) {if (redis.setnx(lockKey, "1")) {redis.expire(lockKey, 10); // 设置锁超时时间value = db.query(...);redis.setex(key, 3600, value);redis.del(lockKey);} else {Thread.sleep(100); // 等待后重试return getData(key); }
}
return value;
```
- 优点：避免大量并发请求穿透到数据库。
- 缺点：增加系统复杂度，可能引发线程阻塞。
逻辑过期时间：
- 原理：缓存不设置物理过期时间，但在 Value 中存储逻辑过期时间。
- 流程：
  1. 缓存 Value 包含数据内容和过期时间戳（如 {"data": "...", "expire": 1672502400}）。
  2. 读取时检查逻辑过期时间，若过期则异步重建缓存。
- 优点：无需互斥锁，保证持续可用。
- 缺点：可能短暂返回旧数据。
热点数据预加载：
- 原理：在缓存即将过期前，提前异步刷新数据。
- 实现：结合定时任务或消息队列（如 RocketMQ）触发更新。