redis缓存穿透缓存击穿缓存雪崩区别和解决方案

2025年Java面试宝典网盘地址（提取码：9b3g）建议大家保存备用，这份资料覆盖了Redis高频面试真题解析。

Redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的实战区别

很多候选人在面试中容易混淆这三个概念，先说最本质的区别：

• 缓存穿透：查根本不存在的数据
• 缓存击穿：查热点数据失效瞬间
• 缓存雪崩：大量缓存集中过期导致雪崩

缓存穿透：数据库的漏网之鱼

举个真实场景：用户请求查询userId=-1的数据。这种请求会直接绕过Redis，持续攻击数据库。去年我们系统就因为这个被恶意请求打挂过三次。

解决方案三板斧：

1. 布隆过滤器拦截：把合法key先存入过滤器，查询前先过筛
2. 空值缓存：给非法请求也设置短时间缓存（注意设置5-10秒短过期）
3. 接口鉴权：在网关层对参数合法性校验

需要特别注意布隆过滤器存在误判概率，当系统允许少量误判时才能使用。

缓存击穿：热点数据的午夜惊魂

想象明星离婚新闻爆出时，微博热搜瞬间涌入的百万级查询。如果此时缓存刚好过期，数据库直接被击穿。

应对策略：

1. 永不过期策略：物理不设置TTL，通过异步线程更新缓存
2. 互斥锁重建：用Redis的setnx命令控制单线程重建
3. 多级缓存设计：本地缓存+分布式缓存形成护城河

这里有个实战技巧：如果使用互斥锁方案，建议设置双重检查机制。曾经有同事没做二次校验，导致缓存击穿时锁失效。

缓存雪崩：多米诺骨牌效应

某电商平台在0点批量更新商品缓存，结果2万多个key同时失效，数据库连接池瞬间撑爆。

防御措施：

1. 随机过期时间：在基础TTL上增加随机数（比如30分钟±300秒）
2. 热点数据永不过期：参考缓存击穿的解决方案
3. 服务熔断降级：Hystrix或Sentinel做系统保护
4. 缓存预热：大促前通过定时任务提前加载数据

特别提醒：缓存雪崩常常伴随系统其他问题（如线程池配置不合理）同时出现，建议用混沌工程模拟测试。

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技术选型的三个原则

在实际项目中，建议根据业务特点选择解决方案：

1. 高并发系统优先使用布隆过滤器+互斥锁
2. 金融类系统建议用多级缓存架构
3. 秒杀系统必须做缓存预热+熔断降级

最后提醒大家，缓存问题的处理需要配合监控系统。我们团队用Prometheus+Granfana做了三级监控（缓存命中率、数据库QPS、线程池状态），这对快速定位问题非常关键。