redis缓存的雪崩击穿穿透以及解决方案

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最近在技术面试中，Redis缓存三大经典问题（雪崩、击穿、穿透）几乎是必考题。今天我们就用最接地气的方式，把这些技术难题掰开揉碎讲明白，附上我在大厂实战中验证过的解决方案。文末还给大家准备了面试神器，看完记得收藏哦！

一、Redis缓存雪崩：集体阵亡现场

相信大家都遇到过这样的场景：双十一刚过，系统突然卡死，数据库直接崩了。这种情况大概率是缓存雪崩在作祟。主要表现为大量缓存同时过期，导致所有请求瞬间涌向数据库。

我处理过最典型的案例是某电商平台促销活动：当时技术团队给商品详情页缓存统一设置了2小时过期时间。活动结束后2小时01分，数据库QPS直接飙升到平时的20倍，结果可想而知。

解决方案三板斧：

1. 差异化过期时间：在基础过期时间上增加随机数（比如300秒±随机60秒）
2. 热点数据永不过期+后台更新：把促销商品设置为永久缓存，通过异步线程提前刷新
3. 熔断降级机制：当数据库压力超过阈值时，直接返回默认数据

二、缓存击穿：明星单品暴雷

和雪崩不同，缓存击穿是某个超级热点key突然失效引发的灾难。比如当某明星官宣离婚时，微博热搜数据缓存突然过期，瞬间百万级请求直接打穿数据库。

我在某社交平台就遇到过这种情况：某明星动态的缓存key设置了10分钟过期，结果该明星突然发博，导致缓存失效瞬间数据库连接池被打满。

应对策略：

1. 互斥锁：第一个请求查数据库时加分布式锁，其他请求等待或返回默认值
2. 逻辑过期：在value中存储实际过期时间，异步更新不阻塞请求
3. 多级缓存：本地缓存+分布式缓存组合拳，比如用Caffeine做一级缓存

三、缓存穿透：恶意流量攻击

最危险的当属缓存穿透：大量请求根本不存在的key。比如竞争对手用脚本随机生成商品ID发起请求，导致数据库持续被无效查询攻击。

某金融平台就因此吃过亏：攻击者用遍历身份证号的方式发起贷款查询，由于这些身份证都不存在，缓存完全不生效，数据库CPU直接飙到100%。

防御体系：

1. 布隆过滤器：在缓存层前加过滤网，判断key是否存在
2. 空值缓存：对查询结果为null的key，设置短时间缓存（建议5-10分钟）
3. 请求校验：对参数做格式校验（比如身份证号校验规则）
4. 限流熔断：对异常高频请求进行限流

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其实Redis缓存问题的解决思路本质都是：错峰过期、分层防御、快速失败。在实际项目中，通常需要组合使用多种方案。比如先用布隆过滤器防穿透，再用多级缓存防击穿，最后通过随机过期时间防雪崩，形成完整的缓存保护体系。