redis缓存的雪崩击穿穿透以及解决方案

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Redis缓存三座大山：雪崩、击穿、穿透怎么破？

最近帮学弟模拟面试，发现不少人对Redis缓存的雪崩、击穿、穿透问题总是分不清。这三个概念确实是面试重灾区，我在面阿里、字节时也被连环追问过解决方案。今天就结合真实项目经验，用大白话讲讲这三个问题的区别和破解之道。

雪崩：集体罢工的缓存连环炸

去年双十一我们电商平台就经历过雪崩：大量缓存集中在凌晨2点过期，刚好赶上促销活动。瞬间数据库连接数飙升到5000+，整个服务差点挂掉。

雪崩本质是大量缓存同时失效，常见于缓存设置了相同的过期时间。比如做活动时批量预热了10000个商品缓存，全都设了2小时过期。到点后集体失效，数据库直接被流量冲垮。

解决方案三板斧：

1. 随机过期时间：基础时间+随机偏移量（比如300秒±30秒）
2. 永不过期策略：用后台线程异步更新缓存（注意读写冲突）
3. 熔断降级：Hystrix或Sentinel限流，非核心业务暂时降级

击穿：热点数据被高频暴击

我们有个千万粉丝的明星入驻事件，用户主页请求量瞬间百万级。由于该明星的缓存key刚好过期，所有请求直接打到数据库，这就是典型的缓存击穿。

击穿是单个热点key失效引发的高并发查询，和雪崩的区别在于击穿是单点爆破，雪崩是面状塌方。

破局关键点：

• 互斥锁：第一个请求查库时加分布式锁，后续请求等待
• 逻辑过期：缓存永不过期，value里存过期时间，异步更新
• 缓存预热：重大活动前主动加载热点数据（比如明星入驻前提前3小时预热）

穿透：黑客的恶意空查询

之前做社交APP时，遇到过有人用脚本批量查不存在的用户ID。由于缓存没有这些空结果，导致每次查询都穿透到数据库。

穿透的核心问题是查询不存在的数据，可能被黑客利用进行攻击。

防御组合拳：

1. 空值缓存：把null结果也缓存，设置较短过期时间（3-5分钟）
2. 布隆过滤器：前置过滤非法请求（比如用Redis的Bloom模块）
3. 参数校验：接口层做业务规则校验（比如用户ID必须大于10000）

实战小技巧

1. 监控报警：对缓存命中率设置阈值报警（低于80%就要排查）
2. 多级缓存：本地缓存+Redis+数据库三级防御
3. 压测演练：用JMeter模拟极端场景，提前发现漏洞

需要重点提醒的是，所有方案都要结合业务场景。比如金融系统对数据实时性要求高，可能要多用主动更新策略；而资讯类APP可以接受短暂的数据延迟。

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最后说个真实案例：某厂曾因缓存雪崩导致损失百万，后来他们给每个key加了0-300秒随机偏移量，同时启用Sentinel熔断机制，之后再没出现过类似故障。这告诉我们：缓存策略没有银弹，综合方案+持续优化才是王道。