【Redis】缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透

1、缓存雪崩

【1】定义

大量缓存数据在同一时间失效，导致所有请求直接打到数据库，引发数据库瞬时高负载甚至崩溃

【2】原因

1、缓存数据设置了相同的过期时间
2、缓存服务宕机

【3】解决方案

[1]差异化过期时间

在基础TTL上增加随机值，避免同时失效

[2]多级缓存

结合本地缓存和分布式缓存，本地缓存失效后回源到分布式缓存

[3]熔断降级

监控数据库负载，超过阈值时触发熔断（如返回默认值或限流）

[4]缓存永不过期+异步更新

缓存不设TTL，通过后台任务定期更新（适合低频变更数据）

2、缓存击穿

【1】定义

某个热点key突然失效，大量并发请求直接穿透到数据库，导致数据库压力激增

【2】原因

1、热点key过期
2、恶意请求故意攻击高频访问的key

【3】解决方案

[1]互斥锁

第一个请求发现缓存失效时，加锁（如Redis SETNX），从数据库加载数据后释放锁，其它请求等待或轮询

[2]逻辑过期

1、缓存永不过期，但存储数据时附加一个过期时间字段
2、发现数据逻辑过期时，触发异步更新

[3]热点数据加载

监控热点key，在接近过期时提前刷新缓存

3、缓存穿透

【1】定义

查询不存在的数据（如非法ID、恶意攻击），导致请求绕过缓存直接访问数据库

【2】原因

1、业务逻辑漏洞（如未校验参数合法性）
2、恶意攻击（如爬虫伪造不存在的ID）

【3】解决方案

[1]缓存空对象

对查询不到的数据，混存一个空值，并设置较短TTL

[2]布隆过滤器

在缓存层前加布隆过滤器，快速判断key是否存在：若布隆过滤器返回不存在，直接拒绝请求；若返回可能存在，继续查询缓存/数据库

[3]参数校验

对请求参数做合法性校验

4、对比总结

问题	触发条件	核心解决方案
缓存雪崩	大量key同时失效	差异化TTL、多级缓存、熔断降级
缓存击穿	单个热点key失效	互斥锁、逻辑过期、预加载
缓存穿透	查询不存在的数据	布隆过滤器、控制缓存、参数校验

5、最佳实践

1、监控与告警：实时监控缓存命中率、数据库QPS，设置阈值告警
2、压测模拟：通过模拟雪崩/击穿场景，验证解决方案的可靠性
3、组合策略：根据业务场景混合使用上述方案