关于缓存穿透、缓存并发、热点缓存的讨论

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转载最新推荐文章于 2026-05-21 15:06:42 发布 246 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

高并发“热点”缓存数据快速“退火” 背景电商场景促销活动的会场页由于经常集中在某个时间点进行“秒杀”促销，这些页面的QPS（服务器每秒可以处理的请求量）往往特别高，数据库通常无法直接支撑如此高QPS的请求，常见的解决方案是让大部分相同信息的请求都尽可能地压在缓存（cache）上来缓解数据库（DB）的压力，从而尽可能地去满足高并发访问的诉求（如图2-1所示）。图2-1 常规数据缓存方案在一次业务促销过程中，运营给一大批用户集中推送了一阅读详情

我们在用缓存的时候，不管是Redis或者Memcached，基本上会通用遇到以下三个问题：

缓存穿透
缓存雪崩
缓存失效

下面的文章就专门来讲这些技术（个人mark一下）

http://blog.didispace.com/chengchao-huancun-zuijiazhaoshi/

https://blog.youkuaiyun.com/Mr_Yanghao/article/details/79142173

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#缓存穿透 #缓存雪崩 #热点失效

Redis缓存雪崩、击穿、穿透、双写一致性、并发竞争、热点key重建优化、BigKey的优化等解决方案在Redis中，一个字符串最大512MB，一个二级数据结构（例如hash、list、set、zset）可以存储大约40亿个(2^32-1)个元素，但实际中如果下面两种情况，我就会认为它是bigkey。(1). 字符串类型：它的big体现在单个value值很大，一般认为超过10KB就是bigkey。(2). 非字符串类型：哈希、列表、集合、有序集合，它们的big体现在元素个数太多。一般来说，string类型控制在10KB以内，hash、list、set、zset元素个数不要超过5000。阅读详情

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好记性不如烂笔头--玲博小记 5626

15.缓存策略：缓存穿透，雪崩等问题

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尽力而为！ 1314

面试中如何回答缓存穿透、击穿、雪崩等问题

上一篇，我们一起学习了Redis缓存数据库的原理（比如线程模型、数据持久化、以及数据复制）。这一篇，我们从应用案例入手，来了解经常遇到的缓存设计中存在的问题，比如缓存雪崩、缓存并发、缓存穿透等。

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你需要知道的，缓存架构的设计和常见问题

缓存架构的设计缓存层通常架设在 DB 和业务逻辑层之间，核心功能就是从DB生成一条缓存数据，可以在后续若干次查询请求过程中不再访问DB，请求在缓存层直接命中后返回，从而可以达到加快访问速度的作用，同时也能在流量暴增时充当保护层防止DB被打垮。缓存的引入虽然有优势，但也会带来一些问题，例如缓存穿透、缓存雪崩等，所以哪些场景适合使用缓存需要斟酌。读多写少的场景是很适合的，可以显著降低 DB 的压力...

旧时光 | YoungChen's 博客 384

缓存穿透，击穿，雪崩

高并发场景下出现的问题之一。

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