redis缓存穿透、雪崩、击穿解决方案

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Redis缓存穿透、雪崩、击穿解决方案

最近帮学员复盘面试时，发现Redis三大缓存问题成了必考题。这三个概念看似相似，实则应对策略各有门道。今天从实战角度拆解解决方案，帮你面试时条理清晰地说出"标准答案"。

缓存穿透：空数据怎么防？

当请求的key既不在缓存也不在数据库，大量这类请求会让数据库直接暴露。去年某电商大促就栽在这上面，直接崩了订单系统。

实战三板斧：

1. 空值缓存：哪怕查不到数据，也缓存空对象并设置较短过期时间（比如3分钟）。注意value用特殊标识，避免被业务误用
2. 布隆过滤器：在缓存层前加个过滤器，拦截绝对不存在的数据请求。但要注意误判率和数据更新时的同步问题
3. 业务校验：在API层拦截明显异常的请求（比如非法的ID格式、超出范围的参数）

有个坑要提醒：如果用空值缓存，一定记得给空值设置过期时间，不然会引发内存问题。

缓存雪崩：批量失效怎么破？

当大量key同时过期，瞬时数据库压力激增，去年某社交App就因此导致服务不可用长达半小时。

应对策略分事前、事中：

• 过期时间随机化：在基础过期时间上增加随机数（比如原定1小时，实际在1小时±5分钟随机）
• 热点数据永不过期：对核心数据采用定时更新策略，比如每30分钟异步刷新一次
• 熔断降级：使用Hystrix等组件，在数据库压力过大时直接返回降级内容

这里有个真实案例：某公司给缓存设置了统一过期时间，结果促销开始时缓存集体失效，直接引发连锁故障。后来他们用二级缓存架构（本地缓存+Redis）才解决问题。

缓存击穿：热点Key暴毙怎么办？

高并发场景下，某个热点key突然失效，大量请求直接击穿到数据库。去年某直播平台明星带货时，商品详情页缓存失效导致数据库连接池被打满。

推荐组合拳：

1. 互斥锁重建：当缓存失效时，只允许一个线程去查数据库，其他线程等待（可用Redis的SETNX实现）
2. 逻辑过期：在value里存储过期时间，异步更新缓存，避免大量线程阻塞
3. 多级缓存：本地缓存+Redis的双层结构，本地缓存用Guava Cache即可

某大厂的实际方案是：对明星商品采用"永不过期+异步刷新"策略，同时配合限流保护数据库，有效扛住了双十一流量。

需要特别说明的是，这些方案往往需要组合使用。比如布隆过滤器防穿透，随机过期防雪崩，互斥锁防击穿。大家在设计时要根据业务QPS、数据特性来选型。

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