redis缓存穿透雪崩击穿的解决方案

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作为程序员在面试中被问到Redis缓存问题时，缓存穿透、雪崩、击穿是必考的三座大山。很多同学容易混淆这三者的区别，今天我们就用最通俗易懂的方式，结合真实项目经验，一次性讲透这三种场景的解决方案。

缓存穿透：如何拦截无效请求？

当查询数据库和缓存都不存在的数据时，这类无效请求就像拳头打在空气里，直接穿透缓存层打到数据库，这就是典型的缓存穿透场景。比如恶意攻击者故意请求不存在的用户ID。

解决方案可以分三个层面：

1. 参数校验层：在API入口对ID范围做检查，比如用户ID必须大于0，手机号格式校验等
2. 布隆过滤器拦截：将系统所有可能存在的数据哈希到足够大的bitmap中，查询时先过布隆过滤器，不存在直接返回
3. 空值缓存策略：对确实不存在的key，设置短时间的空值缓存（建议设置30-60秒过期时间）

缓存雪崩：如何避免集体阵亡？

当大量缓存同时过期，就像雪山突然崩塌，瞬间的数据库请求洪峰可能导致系统崩溃。特别是在大促期间，商品缓存集中过期时最危险。

这里给出三个防御策略：

1. 随机过期时间：基础过期时间上加随机值（比如30分钟±5分钟），避免集体失效
2. 分级缓存架构：采用多级缓存策略（本地缓存+分布式缓存），本地缓存可以作为最后防线
3. 热点数据永不过期：对特别重要的核心数据，可以设置逻辑过期时间，后台异步更新缓存

缓存击穿：如何守护热点数据？

某个热点key失效的瞬间，大量并发请求就像高压电击穿绝缘层，瞬间击穿缓存直达数据库。这种情况常出现在明星八卦、秒杀商品等场景。

应对方案建议用组合拳：

1. 互斥锁排队：当缓存失效时，用分布式锁控制只有一个线程去重建缓存
2. 逻辑过期时间：缓存value里保存逻辑过期时间，异步刷新避免集中过期
3. 热点发现机制：通过监控系统识别热点数据，提前进行缓存预热

这里有个实战技巧：使用Redis的SETNX命令实现分布式锁时，记得设置合理的锁超时时间，避免死锁。同时建议将锁的value设为随机字符串，删除时进行校验防止误删。

需要重点提醒的是，这些解决方案要根据实际业务场景组合使用。比如电商系统的大促预案中，通常会同时采用布隆过滤器、分级缓存、热点发现三种机制形成立体防御。

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