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Redis缓存异常问题深度解析：穿透、击穿与雪崩

java 2025/7/31 21:25:53

最近正在复习Java八股，所以会将一些热门的八股问题，结合ai与自身理解写成博客便于记忆

一、缓存穿透

问题本质：访问不存在的数据，导致请求直接打到数据库

典型场景：

1. 恶意攻击：故意查询不存在的ID（如负值、超大数值）
2. 业务误操作：错误参数导致无效查询

危害表现：

数据库压力激增
可能引发数据库宕机

解决方案：

1. 空值缓存（推荐）

Object data = redis.get(key);
if(data == null) {data = db.query(...);if(data == null) {// 缓存空值并设置较短过期时间redis.setex(key, 300, "NULL"); } else {redis.setex(key, 3600, data);}
}

2. 布隆过滤器（高效判断存在性）

// 初始化过滤器
BloomFilter<String> filter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), 1000000, 0.01);
// 写入时添加标记
filter.put("valid_key");// 查询前校验
if(!filter.mightContain(key)) {return null; // 直接拦截
}

3. 接口层校验（基础防御）

参数格式检查
范围校验（如ID必须>0）
频率限制

二、缓存击穿

问题本质：热点key过期瞬间，大量请求直接冲击数据库

典型场景：

明星离婚等热点事件

秒杀商品详情页

重要系统配置项

危害表现：

数据库瞬时压力峰值
可能引发连锁故障

解决方案：

1. 互斥锁重建（推荐）

public Object getData(String key) {Object data = redis.get(key);if(data == null) {String lockKey = key + "_lock";if(redis.setnx(lockKey, "1")) { // 获取锁redis.expire(lockKey, 10);  // 防止死锁data = db.query(...);      // 查询数据库redis.setex(key, 3600, data);redis.del(lockKey);} else {// 未获取锁的请求休眠重试Thread.sleep(100);return getData(key);}}return data;
}

2. 逻辑过期时间（空间换时间）

// 存储带时间戳的数据
class RedisData {Object data;long expireTime;
}// 查询逻辑
RedisData redisData = redis.get(key);
if(redisData == null || System.currentTimeMillis() > redisData.expireTime) {// 异步更新缓存asyncUpdateCache(key); 
}
return redisData != null ? redisData.data : null;

3. 永不过期策略（配合后台更新）

设置key永久有效
后台定时任务定期更新缓存

三、缓存雪崩

问题本质：大量key同时过期，引发数据库连锁反应

典型场景：

1. 缓存服务重启
2. 相同TTL批量导入数据
3. 定时任务集中刷新缓存

危害表现：

数据库CPU/连接数被打满
统整体响应变慢或不可用

解决方案：

1. 差异化过期时间（根本解决）

// 基础过期时间 + 随机偏移量
int baseTime = 3600;
int randomTime = new Random().nextInt(600); // 0-10分钟随机
redis.setex(key, baseTime + randomTime, value);

2. 多级缓存架构（缓解冲击）

用户请求 -> CDN缓存 -> 分布式缓存 -> 本地缓存 -> DB

3. 熔断降级机制（保护数据库）

使用Hystrix等熔断工具

4. 缓存预热（启动防护）

// 系统启动时加载热点数据
@PostConstruct
public void initCache() {List<HotItem> hotItems = db.queryHotItems();hotItems.forEach(item -> redis.setex("item:"+item.id, 3600, item));
}

四、三大问题对比分析

问题类型	触发条件	影响范围	核心解决方案
穿透	查询不存在数据	单个恶意查询	布隆过滤器、空值缓存
击穿	热点key突然失效	单个热点key	互斥锁、逻辑过期
雪崩	大量key同时失效	整个缓存系统	差异化过期、多级缓存