缓存雪崩，缓存穿透，缓存击穿

最新推荐文章于 2025-11-21 15:06:33 发布
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#缓存 #redis #数据库

本文介绍了三种常见的缓存问题——缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿，以及相应的解决策略。缓存雪崩通过设置随机过期时间避免集体失效；缓存穿透通过缓存null结果并设置短暂过期时间解决；缓存击穿则采用加锁机制，确保并发请求只由一个查询数据库，其余请求等待。

1、缓存雪崩
指在我们设置缓存时key采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时实效，请求全部转发到了数据库，导致数据库压力过重，雪崩

解决方法：
原有的实效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会很低，很难引发集体实效事件

2、缓存穿透：
a、指查询一个一定不存在的数据，在缓存中是没有，也就是缓存不命中，那就去查询数据库，但是数据库也没有查到这条数据记录，然后我们没有将这次查到的null写入缓存，就导致这个不存在的数据每次请求都到数据库中查找，失去了缓存的意义，
解决方法：缓存null结果，并加入短暂的过期时间

3、缓存击穿
对于一些设置了过期时间的key，如果这些key可能会在某些时间点被超高并发访问，是一种非常“热点”的数据。如果这个可以在大量的请求同时进来前正好实效，那所以的这个key的数据查询都落地了数据库，我们称为缓存击穿
解决方法：
加锁，大量并发只让一个请求去查，其他的请求等待，查到后释放锁，其他请求获取到锁，先查缓存，就会有数据，不用去查数据库

缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩解决方案
跟佟格码路一起学习计算机知识吧~
05-21 406
对请求参数进行合法性校验（如 ID 格式、业务逻辑限制），过滤非法请求。在分布式系统中，缓存是提升性能的关键组件，但也可能面临。大量缓存集中失效或服务宕机。缓存服务器故障、批量过期。过期时间打散、高可用架构。热点键过期、主动删除。布隆过滤器、空值缓存。
缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透详解
Archer(久遇)的博客
12-05 2862
缓存雪崩指的是由于缓存服务器在同一时间大面积失效或宕机，导致大量请求直接访问数据库，瞬间引发数据库压力激增，甚至导致数据库崩溃。缓存击穿是指某个热点数据在缓存中失效的瞬间大量的并发请求同时访问该数据，由于该数据在缓存中失效，大量请求同时访问数据库，造成数据库压力骤增。这种情况通常发生在热点数据或访问频繁的数据上。缓存穿透是指客户端频繁访问一些根本不存在的缓存数据，由于缓存中没有这些数据的记录，每次请求都直接访问数据库，导致数据库压力增大，但是数据库中也不存在。
缓存穿透 缓存雪崩 缓存击穿
最新发布
qq_58967403的博客
11-21 1041
问题类型核心防护策略缓存穿透布隆过滤器拦截 + 缓存空值 + 参数校验缓存击穿互斥锁串行化 + 逻辑过期异步更新 + 热点 key 永不过期缓存雪崩过期时间随机化 + 缓存集群高可用 + 服务熔断降级 + 缓存预热 + 降级开关实际开发建议优先使用 “简单有效” 的方案（如缓存空值、过期时间随机化），再根据业务复杂度升级（如布隆过滤器、分布式锁）；结合监控工具（如 Prometheus+Grafana、Sentinel）实时监控缓存命中率、数据库压力，提前预警；
详解缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿
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琅枫的博客
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在现代软件架构中，缓存的应用已经非常普及。缓存的使用在面试和实践中都是避不开的硬技能、硬知识，如果你说还不太熟悉缓存的使用，可能都不好意思说自己是程序员。 当我们使用缓存时，目标通常有两个：第一，提升响应效率和并发量；第二，减轻数据库的压力。...
深入理解缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩
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10-08 1638
本文详细探讨了缓存系统中的三大常见问题：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。缓存穿透是由于缓存和数据库中都不存在的数据被频繁请求，解决方案包括布隆过滤器和缓存空结果。缓存击穿是热点数据在缓存过期瞬间被大量请求，解决方案包括互斥锁和提前更新缓存。缓存雪崩是大量缓存同时失效导致数据库压力骤增，解决方案包括分散缓存过期时间、双缓存策略和限流降级。通过合理应用这些技术手段，可以有效提升系统的稳定性和性能。
什么是缓存雪崩、击穿、穿透？
小林coding
03-13 4万+
什么是缓存雪崩、击穿、穿透？ 用户的数据一般都是存储于数据库，数据库的数据是落在磁盘上的，磁盘的读写速度可以说是计算机里最慢的硬件了。 当用户的请求，都访问数据库的话，请求数量一上来，数据库很容易就奔溃的了，所以为了避免用户直接访问数据库，会用 Redis 作为缓存层。 因为 Redis 是内存数据库，我们可以将数据库的数据缓存在 Redis 里，相当于数据缓存在内存，内存的读写速度比硬盘快好几个数量级，这样大大提高了系统性能。 引入了缓存层，就会有缓存异常的三个问题，分别是缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透。
Redis的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩
懂搬砖
05-07 967
缓存穿透（Cache Penetration）：查询不存在的数据，请求穿过缓存层直达数据库，增加数据库压力。攻击者可构造恶意请求引发此问题。缓存击穿（Cache Breakdown）：热点数据失效，大量并发请求直接访问数据库，可能导致数据库崩溃。通常因热点数据过期，同时有大量请求访问该数据。缓存雪崩（Cache Avalanche）：大量缓存数据同时失效，大量请求直接访问数据库，造成数据库压力过大。客户端请求的数据在缓存和数据库中都不存在，缓存永远不生效，请求都打到数据库。
缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透详解及解决方案
weixin_48903815的博客
09-27 2081
缓存雪崩指的是由于缓存服务器在同一时间大面积失效或宕机，导致大量请求直接打到数据库，瞬间引发数据库压力激增，甚至导致数据库崩溃。缓存击穿是指某个热点数据在缓存中失效的瞬间，大量的并发请求同时访问该数据，由于该数据在缓存中失效，大量请求同时打到数据库，造成数据库压力骤增。这种情况通常发生在热点数据或访问频繁的数据上。缓存穿透是指客户端频繁访问一些根本不存在的缓存数据，由于缓存中没有这些数据的记录，每次请求都直接打到数据库，导致数据库压力增大。这通常是由于用户输入非法或恶意构造的请求引发的。
缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿
m0_51431003的博客
05-10 1280
只有当缓存命中失败时，应用程序才会向后台线程发送请求，请求后台线程异步地从数据库中加载数据，并将数据存储到缓存中，这样可以避免缓存击穿的风险。例如，可以将热点数据缓存到CDN中，将相对冷门的数据缓存到本地缓存或者分布式缓存中，将最不常用的数据缓存到数据库中。缓存雪崩是指缓存中大量的数据同时失效，导致大量的请求直接打到数据库上，从而使得数据库承受不了巨大的压力，最终导致整个系统崩溃的现象。它的作用是提高系统的响应速度，并避免缓存失效时大量请求直接打到数据库上，导致数据库负载过高的情况，从而保证系统的稳定性。
Redis的缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
qq_48595067的博客
07-13 6971
缓存击穿和缓存雪崩都是与缓存相关的常见问题，它们有一些共同点，并可以采用类似的解决方法。
什么是Redis缓存雪崩、穿透、击穿
m0_62909831的博客
02-24 1392
redis缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透详解
Redis缓存穿透，缓存击穿和缓存雪崩
12-14
然而，缓存系统在实际运行中可能会遇到几种常见问题，即缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。下面将详细阐述这些问题以及相应的解决方案。 **缓存穿透** 缓存穿透是指用户请求的数据在缓存和数据库中均不存在，通常是...
Redis-缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿详解
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1、类的加载过程： 这时你可以先回答类的加载机制： 第一步是通过javac指令将代码编译成class文件，对代码进行验证，验证代码是否有编译问题，后加载类的静态变量，类的成员变量，成员方法，使用，最后销毁 2、JVM的组成： 如下图：三大部分 1、类装载子系统 2、运行时数据区 3、字节码执行引擎 程序计数器：当前线程所执行的字节码的行号指示器，用于记录正在执行的虚拟机字节指令地址，线程私有。 Java虚拟栈（线程栈）：存放基本数据类型、对象的引用、方法出口等，线程私有。jvm给类开辟的空间，存放类上面
2021-07-14
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HashMap和HashTable有什么区别，HashMap的底层是怎么样的
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区别： 1、HashMap的方法没有synchronized修饰，在多条线程下，会出现资源争抢的情况，线程不安全，而Hashtable是线程安全的 2、 HashMap的底层： 1，在1.8之前是数据加列表的形式，在1.8之后是数组加红黑树，1.8开始当链表的长度达到8，或者数组长度超过64，链表会转为红黑树，以提高查询的效率 （链表长降低查询的效率） 2，我们知道Map的key -value的形式，当数据put进map中 时，会先对key进行hash值得计算，根据hash值找到对应数组的下标；如果存在不同
redis缓存雪崩 缓存穿透 缓存击穿怎么测试
09-26
<think> 嗯，用户这次问的是Redis缓存问题的测试方法，正好结合之前讨论过的雪崩、穿透、击穿的概念。用户应该是运维或测试工程师，需要在实际环境中验证缓存机制的可靠性。 之前解释过三种问题的区别：雪崩是大面积失效，穿透是查询不存在数据，击穿是热点key失效。现在用户关心的是如何模拟这些场景进行测试，这很实用——毕竟线上故障的代价太大，提前测试能规避风险。 从引用材料看，[1]提到击穿的互斥锁和逻辑过期方案，[2][4]给出雪崩的集群和TTL随机化方案，[3]则描述穿透的攻击特征。测试方法可以从这些解决方案逆推： 雪崩测试要模拟批量key同时过期，需要控制Redis的TTL设置；穿透测试要构造非法请求，得准备异常参数数据集；击穿测试最复杂，要精确控制单个热点key过期时间点并制造并发请求。 具体到技术实现： - 雪崩测试可以用Redis的批量过期命令或提前计算好TTL - 穿透测试需要脚本持续发送随机字符串等非常规参数 - 击穿测试的并发模拟工具选JMeter还是locust取决于用户技术栈 - 监控部分特别重要，比如grafana看数据库QPS是否突增 用户可能还隐含需求：这些测试会不会影响线上服务？所以得强调在预发布环境操作。另外测试数据构造的实用性——比如穿透测试的非法参数要覆盖边界值（空值/超长字符串等）。 相关问题设计成递进的比较好：从检测工具到防御机制验证，最后到全链路压测，这样用户能阶梯式深入。 </think> 以下是针对Redis缓存雪崩、穿透、击穿的详细测试方法，结合引用材料和实际场景设计： --- ### 一、缓存雪崩测试方法 **核心目标**：验证批量缓存失效时数据库的容灾能力 **测试步骤**： 1. **模拟批量失效** - 批量写入1000个测试Key，设置相同TTL（如30秒） - 使用`EXPIREALL`命令（需自定义Lua脚本）或等待自然过期 ```lua -- 批量设置过期脚本 for _,key in ipairs(KEYS) do redis.call('EXPIRE', key, 30) end ``` [^2][^4] 2. **制造高并发请求** - 使用JMeter/Locust模拟1000+并发请求这些Key - **监控指标**： - 数据库QPS突增幅度（如从200QPS升至5000QPS） - Redis缓存命中率骤降至0% - 接口响应延迟是否超过阈值（如>500ms）[^4] 3. **验证防御机制** - 随机TTL方案：检查Key的TTL是否满足 $$ TTL_{real} = TTL_{base} + random(0, 300) $$ - 熔断机制：观察数据库QPS超过阈值时是否触发请求拒绝[^2][^4] --- ### 二、缓存穿透测试方法 **核心目标**：验证对非法请求的拦截能力 **测试步骤**： 1. **构造非法请求** - 生成不存在Key的请求集（如负ID、UUID随机字符串） - 示例数据集：`["user_-1", "product_9999999", "order_abc123"]` 2. **发起持续攻击** - 以200QPS持续发送非法请求10分钟 - **关键监控点**： - Redis是否持续返回`nil` - 数据库是否持续执行无效查询（如`SELECT * FROM users WHERE id=-1`）[^3] 3. **验证防御方案** - 布隆过滤器：检查非法Key是否被拦截（误判率需<0.1%） - 空值缓存：确认`user_-1`等Key被缓存为`""`且TTL=60s[^3] --- ### 三、缓存击穿测试方法 **核心目标**：验证热点Key失效时的并发控制能力 **测试步骤**： 1. **模拟热点Key失效** - 设置热点Key（如`hot_product_123`）并手动`DEL`触发过期 - 使用`redis-cli debug sleep 30`阻塞Redis模拟重建延迟 2. **制造并发重建请求** - 启动500个并发线程同时读取该Key - 监控数据库连接数峰值（如从50激增至500）[^1] 3. **验证解决方案** - **互斥锁方案**： - 检查是否仅1个线程执行`SETNX lock_product_123 1` - 观察其他线程是否等待（响应延迟应≈缓存重建时间） - **逻辑过期方案**： - 修改逻辑过期字段为过去时间（如`expire_at: 1672500000`） - 验证是否返回旧数据并异步重建缓存[^1] --- ### 四、监控与断言设计 | 测试类型 | 通过标准（断言） | 监控工具 | |------------|------------------------------------------|-----------------------| | 雪崩测试 | 数据库QPS增长<300%且不宕机 | Grafana + Prometheus | | 穿透测试 | 非法请求数据库命中率=0% | Redis慢查询日志 | | 击穿测试 | 热点Key并发重建时数据库连接数<最大连接数80% | Zabbix报警机制 | > 关键提示：所有测试需在**预发布环境**进行，避免影响线上服务[^4]。 ---
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