redis缓存穿透击穿雪崩解决方案

Redis缓存穿透、击穿、雪崩三大难题终极解决方案

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一、缓存穿透的应对方案

缓存穿透是指请求大量不存在的数据，直接穿透Redis打到数据库。这种现象在恶意攻击或爬虫场景尤为常见，比如用不存在的用户ID批量查询用户信息。

解决方案核心思路是过滤无效请求：

1. 布隆过滤器：在Redis前加一层内存过滤器，通过概率算法判断数据是否存在。注意要维护过滤器与实际数据的一致性
2. 空值缓存：对查询结果为null的key，设置短时间的缓存（建议1-5分钟），避免重复穿透
3. 参数校验：在API层对请求参数做格式校验，比如订单ID必须满足特定长度和格式

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二、缓存击穿破局之道

缓存击穿发生在热点数据突然失效时，瞬间高并发请求直接冲击数据库。典型的场景比如明星突然宣布婚讯，其微博数据缓存刚好过期。

解决重点在于重建缓存时的并发控制：

1. 互斥锁机制：当缓存失效时，只允许一个线程去数据库加载数据，其他线程等待
2. 逻辑过期时间：不在Redis设置物理过期时间，而是在value中存储过期时间字段，异步更新缓存
3. 永不过期策略：对极热点数据采用"缓存不失效+后台刷新"的方案，需要配合监控系统使用

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三、缓存雪崩防御体系

雪崩现象是指大量缓存同时失效，导致数据库承压过载。常见于缓存设置相同过期时间，或Redis集群宕机。

解决方案需要分散风险与降级保障：

1. 随机过期时间：在基础过期时间上增加随机值（比如原定1小时，实际设置55-65分钟随机）
2. 多级缓存架构：采用本地缓存+Redis+持久层的多级缓存，本地缓存可用Caffeine实现
3. 热点数据预加载：通过定时任务在缓存失效前主动刷新
4. 熔断降级机制：使用Hystrix或Sentinel对数据库访问做限流保护

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四、高频面试问题拆解

面试中常被追问的典型问题及应答技巧：
Q：布隆过滤器有什么缺点？
A：需要说明两点不足：存在误判率（可通过增加哈希函数降低概率）、删除操作困难（可用布谷鸟过滤器替代）

Q：如何保证缓存与数据库的双写一致性？
A：分场景回答：对强一致性需求用"先更库再删缓存+重试机制"，对弱一致性需求用"异步订阅binlog"

Q：Redis集群宕机时的应急方案？
A：强调三个步骤：快速切换备用集群、开启熔断保护、数据恢复后预热缓存

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