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Redis数据一致性解决方案之Redis缓存穿透和缓存雪崩

（缓存穿透场景：大量请求直接打到数据库）

一、缓存穿透：黑客攻击的突破口

缓存穿透指的是查询不存在的数据，导致请求直接穿透缓存打到数据库。比如用不存在的用户ID请求用户信息，这类攻击往往会造成数据库压力过大。

解决思路：拦截非法请求

1. 布隆过滤器拦截
   在查询缓存前，先用布隆过滤器判断key是否存在。如果过滤器说"不存在"，直接返回空值，避免无效查询。
   （布隆过滤器可能有误判，但能拦截99%的非法请求）

2. 缓存空值
   即使数据库查不到数据，也把空结果缓存起来，并设置较短的过期时间（比如5分钟）。下次同样的请求直接返回空值，避免重复穿透。

二、缓存雪崩：集体失效引发的灾难

当大量缓存同时过期，所有请求瞬间涌向数据库，导致数据库崩溃，这就是缓存雪崩。比如双十一期间商品缓存集体失效的场景。

解决策略：分散风险

1. 随机过期时间
   不要给所有缓存设置相同的过期时间。例如原本1小时过期的key，可以加上随机数（±10分钟），让失效时间分散开。

（缓存雪崩导致数据库压力骤增）

2. 热点数据永不过期
   对核心数据（比如首页商品列表）采用两种策略：

• 逻辑过期：在value中存储过期时间，异步更新
• 互斥锁更新：当缓存失效时，只允许一个线程重建缓存

三、必杀技：双写一致性保障

无论是穿透还是雪崩，底层都要保证缓存与数据库的一致性。这里分享三个高频面试考点：

1. 先更新数据库还是先删缓存？
   推荐先更新数据库再删缓存（延迟双删），虽然可能出现短暂不一致，但能避免并发更新导致的数据错乱。

2. 消息队列补偿
   通过订阅数据库binlog，用消息队列异步更新缓存，适用于高并发场景下的最终一致性。

3. 兜底方案
   在数据库层做限流（比如Hystrix），当缓存集体失效时，限制数据库的每秒查询量，避免被压垮。

（通过消息队列保障最终一致性）

四、技术人如何准备面试？

在面试中被问到这类问题时，建议按这个逻辑回答：

1. 解释现象（穿透/雪崩是什么）
2. 分析原因（比如批量失效、恶意攻击）
3. 解决方案（至少说3种）
4. 落地细节（比如布隆过滤器的误判率处理）

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最后划重点：缓存问题本质是系统架构的平衡问题。理解原理比死记方案更重要，在实际开发中要根据业务量级选择合适策略。如果这篇文章对你有帮助，欢迎转发给需要的朋友！