redis缓存穿透和缓存雪崩问题解决方案

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Redis缓存穿透和缓存雪崩问题解决方案

大家好，今天咱们来聊一个面试高频题——Redis缓存穿透和缓存雪崩的应对策略。这俩问题在实际开发中特别常见，处理不好分分钟能让系统崩溃。下面我会用最直白的方式，结合真实面试场景，把解决方案给你掰扯清楚。

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什么是缓存穿透？

缓存穿透简单说就是大量请求直接绕过缓存，打到数据库。比如有人故意用数据库里不存在的数据反复查询，这时候Redis里没缓存，请求全怼到数据库上。

缓存穿透解决方案

1. 布隆过滤器拦截
   在Redis前面加个布隆过滤器，把所有可能存在的数据哈希到一个位数组里。请求进来先过布隆过滤器，如果判定数据不存在，直接返回空，不给数据库留活路。

2. 空值缓存
   对于查不到的数据，Redis里也存个空值（比如"NULL"），并设置较短的过期时间（比如30秒）。这样后续相同的请求会被Redis拦截，避免重复穿透。

3. 接口层校验
   对请求参数做格式校验，比如ID必须为数字、长度限制等。很多攻击请求的参数都是乱填的，这一步能直接拦掉一大批无效请求。

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什么是缓存雪崩？

缓存雪崩指的是大量缓存同时失效，导致所有请求瞬间涌向数据库。比如某个时间点大量缓存设置了相同的过期时间，或者Redis集群宕机，这时候数据库可能直接被压垮。

缓存雪崩解决方案

1. 过期时间随机化
   给缓存设置过期时间时加个随机数（比如基础时间+1~5分钟的随机值）。这样缓存不会在同一时间集体失效，压力会被分散开。

2. 热点数据永不过期
   对核心数据（比如首页推荐商品），可以设置为永不过期，通过后台异步线程定期更新缓存。不过要注意内存占用问题。

3. 多级缓存架构
   用本地缓存（比如Caffeine）做二级缓存。即使Redis挂了，本地缓存还能顶一阵子。当然，本地缓存需要设置合理的淘汰策略。

4. 服务熔断与限流
   当数据库压力过大时，触发熔断机制（比如Hystrix），暂时拒绝部分请求。同时用限流工具（比如Sentinel）控制每秒请求量，优先保证核心业务可用。

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实战中的组合拳

实际开发中，这些问题往往不会单独出现。比如大促期间，可能既有缓存穿透（黑产刷不存在商品ID），又有缓存雪崩（热点商品缓存集中过期）。这时候需要结合多种手段：

• 布隆过滤器+空值缓存防穿透
• 随机过期时间+本地缓存防雪崩
• Sentinel限流保数据库

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高频面试题该怎么答？

面试官可能会问：“如果让你设计一个高并发系统，怎么预防缓存雪崩？”这时候你可以按这个套路回答：

1. 先说雪崩的定义和风险
2. 分点讲解决方案（随机过期时间、多级缓存、熔断限流）
3. 结合业务场景举例（比如电商秒杀）
4. 提一句监控（比如用Redis的INFO命令观察缓存命中率）

如果被追问细节，比如布隆过滤器的误判率，可以再展开说：“布隆过滤器有一定误判率，但可以通过增加哈希函数和位数组大小来降低，一般业务场景接受0.1%的误判是没问题的。”

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最后的小贴士

缓存问题看似简单，但真要彻底解决得靠细节把控。比如：

• 空值缓存的过期时间别设太长（防占用内存）
• 本地缓存别滥用（防服务器内存溢出）
• 监控报警要跟上（比如缓存命中率低于80%触发告警）

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