redis缓存雪崩缓存穿透缓存击穿及解决方案

🔷2025年Java面试宝典🔷
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Redis缓存雪崩、穿透、击穿及解决方案

最近在帮朋友准备Redis相关面试题，发现这三个问题出现频率超高。今天咱们就掰开揉碎了讲清楚缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿到底怎么回事，以及对应的解决方案。建议配合上方网盘里的面试宝典一起食用效果更佳~

缓存雪崩：集体阵亡的灾难现场

现象描述
想象一下：大量缓存数据在同一时间集体过期，这时候数据库突然要扛起所有查询请求——这就是典型的缓存雪崩。我面过的一个候选人举的例子特别生动："双十一零点所有商品缓存同时失效，这酸爽..."

解决方案三板斧

1. 随机过期时间：别让所有Key都设置相同TTL，加个随机值（比如基础30分钟+随机5分钟）
2. 热点数据永不过期：但需要配合异步更新策略
3. 熔断降级机制：当发现数据库压力过大时，直接返回默认值或错误页面

缓存穿透：疯狂查询不存在的数据

典型案例
去年我们系统就被攻击过：黑客用脚本循环请求-1,-2这类不存在商品的ID，导致数据库CPU直接飙到100%。这就是典型的缓存穿透。

破局关键点

1. 布隆过滤器把关：在缓存前加个过滤器，判断请求数据是否存在
2. 空值缓存：虽然查不到，但还是把这个请求结果（空值）缓存几分钟
3. 接口层校验：对明显非法的请求（比如负数的ID）直接拦截

缓存击穿：万人抢一个洞

高频面试场景题
"假如某个爆款商品的缓存突然失效，瞬间几万请求打到数据库怎么办？"这就是缓存击穿，也是大厂最喜欢问的场景题。

防爆策略

1. 互斥锁（Mutex Lock）：第一个请求去查库时加锁，其他请求排队等待
2. 逻辑过期时间：物理时间不过期，但程序判断逻辑过期时间
3. 缓存预热：对于已知热点Key，提前设置较长的过期时间

其他优化小技巧

• 监控缓存命中率（低于80%就要注意了）
• 使用多级缓存架构（Redis+本地缓存）
• 数据库查询做限流，避免雪崩时被压垮
• 定期进行缓存压力测试

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建议大家把这三个问题的解决思路整理成自己的话术，面试时最好能结合项目中的实际案例说明。比如："我们项目之前遇到过缓存穿透的问题，当时是用了布隆过滤器+空值缓存的组合方案..."这样回答会更有说服力。