Redis 中的缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩

在Redis中，缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩是常见的缓存问题，它们的定义、原因及解决方案如下：

1. 缓存击穿（Cache Breakdown）

定义

当某个热点数据过期的瞬间，大量并发请求直接穿透缓存，直接访问数据库，导致数据库压力骤增。

原因

• 热点数据集中过期。
• 高并发请求同时查询同一数据。

解决方案

• 永不过期策略：对热点数据不设置过期时间，通过异步更新或逻辑过期（如字段标记过期时间）维护数据。
• 互斥锁（Mutex Lock）：使用Redis的SETNX（或分布式锁）保证只有一个线程查询数据库并重建缓存，其他线程等待后重试。
• 缓存预热：提前加载热点数据到缓存，避免冷启动问题。

2. 缓存穿透（Cache Penetration）

定义

查询数据库中不存在的数据，导致每次请求都绕过缓存直接访问数据库（如恶意攻击使用非法ID）。

原因

• 恶意请求大量不存在的数据（如负数ID、随机字符串）。

解决方案

• 空值缓存：对查询结果为null的请求，缓存空值并设置较短过期时间（如5分钟）。
• 参数校验：在业务层过滤非法请求（如ID≤0、非数字格式）。
• 布隆过滤器（Bloom Filter）：在缓存层前加布隆过滤器，快速判断数据是否存在，若不存在则直接返回，避免穿透到数据库。

3. 缓存雪崩（Cache Avalanche）

定义

大量缓存数据同时过期，或Redis服务宕机，导致所有请求直接访问数据库，引发数据库崩溃。

原因

• 大量缓存设置相同的过期时间。
• Redis集群故障或网络分区。

解决方案

• 随机过期时间：为缓存数据设置基础过期时间+随机偏移值（如30分钟 + 随机0-10分钟），避免同时失效。
• 高可用架构：使用Redis集群（如哨兵模式、Cluster模式）保障服务可用性。
• 多级缓存：结合本地缓存（如Caffeine）与分布式缓存（Redis），降低对单一缓存的依赖。
• 降级熔断：在数据库压力过大时，启用限流或熔断机制（如Hystrix），保护后端服务。

对比总结

通过合理设计缓存策略、结合业务场景选择方案，可以有效应对这些问题，提升系统稳定性。