在高并发的互联网系统中，缓存技术作为优化系统性能的重要手段，已被广泛应用。然而，缓存系统本身也存在一些常见的问题，尤其是 缓存穿透、缓存击穿 和 缓存雪崩。这些问题如果处理不当，可能导致系统性能严重下降，甚至崩溃。本文将详细讲解这三种缓存问题的成因及其解决方案，并重点介绍如何在 .NET Core 环境中解决这些问题。
一、缓存穿透
1. 什么是缓存穿透？
缓存穿透是指查询一个在缓存中和数据库中都不存在的数据。由于该数据既不在缓存中，也不在数据库中，因此每次请求都会直接查询数据库，造成不必要的数据库压力。
例如，用户请求一个无效的商品ID，但该ID既没有缓存数据也没有数据库记录。每次请求都会访问数据库，导致大量无效的数据库访问。
2. 缓存穿透的解决方案
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布隆过滤器：布隆过滤器是一种空间效率高的数据结构，可以用于判断一个元素是否在集合中。通过在缓存前设置一个布隆过滤器，我们可以有效过滤掉一些无效请求，从而减少对数据库的访问。
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空值缓存：当查询的数据在数据库中不存在时，我们可以将“空值”缓存一段时间。例如，如果查询某个商品ID，发现数据库中没有该商品，我们可以将该商品的缓存设置为“空”，这样相同的无效请求就不会每次都访问数据库。
3. 在.NET Core中实现布隆过滤器
首先，您需要安装 StackExchange.Redis 库来连接 Redis：
dotnet add package StackExchange.Redis
接下来，使用 Redis 实现布隆过滤器：
using StackExchange.Redis;
using System;public class RedisBloomFilter
{private readonly IDatabase _db;public RedisBloomFilter(IDatabase db){_db = db;}public bool CheckIfExists(string key){// 布隆过滤器的键前缀string bloomKey = "bloomFilter:" + key;// 使用布隆过滤器判断数据是否存在return _db.StringGet(bloomKey) == RedisValue.Null;}public void Add(string key){// 将键值加入布隆过滤器string bloomKey = "bloomFilter:" + key;_db.StringSet(bloomKey, "1", TimeSpan.FromMinutes(60)); // 设置过期时间}
}
使用布隆过滤器时，首先检查布隆过滤器，如果数据不存在，直接返回，避免查询数据库。
二、缓存击穿
1. 什么是缓存击穿？
缓存击穿是指某些热门数据缓存失效后，短时间内有大量并发请求访问该数据，导致这些请求直接访问数据库，从而加大数据库的负载。常见的场景是在高并发的环境中，某些热点数据的缓存失效，造成大量请求直接冲击数据库。
2. 缓存击穿的解决方案
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分布式锁：在缓存失效时，通过分布式锁保证同一时刻只有一个请求会去查询数据库，其他请求会等待。Redis 提供了
SETNX命令（SET if Not Exists）来实现分布式锁。
3. 在.NET Core中实现分布式锁
using StackExchange.Redis;
using System;public class RedisLock
{private readonly IDatabase _db;public RedisLock(IDatabase db){_db = db;}// 尝试获取锁public bool AcquireLock(string lockKey, string lockValue, TimeSpan expiry){return _db.StringSet(lockKey, lockValue, expiry, When.NotExists);}// 释放锁public void ReleaseLock(string lockKey, string lockValue){var value = _db.StringGet(lockKey);if (value == lockValue){_db.KeyDelete(lockKey);}}
}
使用分布式锁的方式：
public async Task<string> GetDataAsync(string key)
{string data = await _cache.GetAsync(key); // 尝试从缓存获取数据if (data == null){string lockKey = "lock:" + key;string lockValue = Guid.NewGuid().ToString();// 获取分布式锁if (_redisLock.AcquireLock(lockKey, lockValue, TimeSpan.FromSeconds(10))){try{// 查询数据库并更新缓存data = await GetFromDatabaseAsync(key);await _cache.SetAsync(key, data); // 更新缓存}finally{// 释放锁_redisLock.ReleaseLock(lockKey, lockValue);}}else{// 如果获取不到锁，可以选择等待或重试data = await WaitAndRetryAsync(key);}}return data;
}
三、缓存雪崩
1. 什么是缓存雪崩？
缓存雪崩是指缓存中的数据在某一时刻大量失效，导致大量请求直接访问数据库，造成数据库压力激增。缓存雪崩通常发生在缓存系统的大规模宕机或多个缓存项在同一时间过期的情况下。
2. 缓存雪崩的解决方案
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缓存过期时间错开：为了避免缓存的集中过期，可以为每个缓存项设置不同的过期时间，甚至为每个缓存项增加一个随机值，避免所有缓存项同时失效。
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本地缓存 + Redis 多级缓存：结合 MemoryCache（本地缓存）和 Redis（远程缓存）设计多级缓存，降低对 Redis 的依赖。如果 Redis 宕机或发生雪崩，本地缓存仍然可以提供数据。
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降级处理：如果缓存出现问题，可以采用降级策略，返回默认值或从其他备用数据源获取数据，避免数据库压力过大。
3. 在.NET Core中实现缓存过期时间错开
public class CacheService
{private readonly IDatabase _redisDb;public CacheService(IDatabase redisDb){_redisDb = redisDb;}// 设置带有随机过期时间的缓存public void SetWithRandomExpiration(string key, string value){var randomExpiration = TimeSpan.FromMinutes(new Random().Next(5, 10)); // 设置 5 - 10 分钟的随机过期时间_redisDb.StringSet(key, value, randomExpiration);}
}
4. 本地缓存与 Redis 多级缓存
using Microsoft.Extensions.Caching.Memory;
using StackExchange.Redis;
using System;public class CacheService
{private readonly IMemoryCache _memoryCache;private readonly IDatabase _redisDb;public CacheService(IMemoryCache memoryCache, IDatabase redisDb){_memoryCache = memoryCache;_redisDb = redisDb;}// 获取缓存数据（优先从本地缓存获取，再从 Redis 获取）public async Task<string> GetDataAsync(string key){if (_memoryCache.TryGetValue(key, out string cachedData)){return cachedData; // 从本地缓存返回数据}// 如果本地缓存没有，尝试从 Redis 获取cachedData = await _redisDb.StringGetAsync(key);if (cachedData != null){// 如果 Redis 有，设置到本地缓存_memoryCache.Set(key, cachedData);return cachedData;}// 如果 Redis 没有，从数据库获取数据cachedData = await GetFromDatabaseAsync(key);_redisDb.StringSet(key, cachedData); // 缓存到 Redis_memoryCache.Set(key, cachedData); // 缓存到本地缓存return cachedData;}
}
总结
在高并发系统中，合理使用缓存可以大大提高系统的性能。但如果缓存系统设计不当，可能会带来 缓存穿透、缓存击穿 和 缓存雪崩 等问题。通过以下几种方案，可以有效地解决这些问题：
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缓存穿透：
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使用 布隆过滤器 来判断数据是否存在，避免无效请求直接查询数据库。
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使用 空值缓存 来缓存不存在的数据，减少无效查询。
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缓存击穿：
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使用 分布式锁 保证在缓存失效时只有一个请求访问数据库，其他请求等待。
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缓存雪崩：
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为缓存设置 随机过期时间，避免缓存同时失效。
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结合 本地缓存 和 Redis 多级缓存，提高数据访问的稳定性。
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使用 降级处理 避免在缓存失效时造成数据库压力过大。
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通过
这些策略，可以有效提升缓存的稳定性，保证系统在高并发环境下的可靠性和性能。
