Redis缓存穿透、击穿、雪崩

AI生成声明: 本文档由AI辅助生成，旨在提供Redis缓存穿透、击穿、雪崩问题的完整解决方案。

缓存穿透、击穿、雪崩是Redis使用中的三大经典问题，理解并解决这些问题对于保证系统稳定性至关重要。

核心问题

缓存穿透（Cache Penetration）

定义：

• 查询不存在的数据
• 缓存和数据库都没有
• 大量请求直接打到数据库

原因：

• 恶意攻击
• 业务逻辑缺陷
• 数据确实不存在

解决方案：

1. 布隆过滤器

   // 查询前先检查布隆过滤器
   if (!bloomFilter.mightContain(key)) {
       return null;
   }

2. 缓存空值

   // 即使数据不存在也缓存
   if (data == null) {
       redis.set(key, "", 60); // 设置短过期时间
   }

3. 参数校验

   • 对请求参数进行校验
   • 过滤非法请求

缓存击穿（Cache Breakdown）

定义：

• 热点数据过期
• 大量请求同时访问数据库
• 数据库压力骤增

原因：

• 热点数据过期
• 并发访问量大

解决方案：

1. 互斥锁

   // 使用分布式锁
   String lockKey = "lock:" + key;
   if (redis.setNx(lockKey, "1", 10)) {
       try {
           data = loadFromDB();
           redis.set(key, data);
       } finally {
           redis.del(lockKey);
       }
   } else {
       // 等待其他线程加载
       Thread.sleep(100);
       return getFromCache(key);
   }

2. 永不过期

   • 热点数据设置永不过期
   • 异步更新缓存

3. 提前续期

   • 在过期前异步刷新
   • 保证数据始终可用

缓存雪崩（Cache Avalanche）

定义：

• 大量缓存同时过期
• 大量请求打到数据库
• 数据库压力过大

原因：

• 缓存过期时间设置相同
• Redis服务宕机
• 大量数据同时失效

解决方案：

1. 过期时间随机化

   // 在基础时间上增加随机值
   int expireTime = 3600 + random.nextInt(600);
   redis.set(key, value, expireTime);

2. 多级缓存

   • 本地缓存 + Redis
   • 降低Redis压力

3. 熔断降级

   • 检测到异常时熔断
   • 返回默认值或错误提示

4. 高可用架构

   • Redis主从 + 哨兵
   • Redis Cluster集群

预防措施

1. 监控告警

   • 监控缓存命中率
   • 监控数据库QPS
   • 设置告警阈值

2. 限流

   • 对数据库访问限流
   • 保护数据库

3. 降级策略

   • 缓存不可用时降级
   • 返回默认数据

常见面试题

1. 三种问题的区别？

   • 穿透：数据不存在
   • 击穿：热点数据过期
   • 雪崩：大量数据同时过期

2. 如何预防缓存雪崩？

   • 过期时间随机化
   • 多级缓存
   • 高可用架构

3. 布隆过滤器的原理？

   • 位数组 + 多个哈希函数
   • 可能存在误判
   • 不存在一定不存在