缓存雪崩、穿透、击穿的概念和如何避免

最新推荐文章于 2025-12-02 21:01:58 发布

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雪崩

概念

高并发请求多个key，此时多个key同时失效、不在缓存中，请求全部打到数据库，使数据库无法处理这么多的连接，导致数据库死机

如何避免

防止多个key同时过期，设置随机的过期时间
不设置过期时间，有更新时更新维护到最新

穿透

概念

请求数据在缓存和数据库中都不存在，大量请求打到缓存和数据库，造成缓存和数据库处理大量请求导致服务器死机

如何避免

不查库的参数校验，过滤掉非法数据
不存在的数据，在缓存中存放默认值表示数据不存在，通过缓存来减少数据库请求量
使用布隆过滤器来判断一个记录是否存在

击穿

概念

高并发请求一个key，此时该key过期、不存在缓存中，大量并发请求打到数据库，造成数据库死机

如何避免

缓存不过期
互斥锁

区别

雪崩是多个key同时过期，而打到数据库；
穿透是key既打到缓存又打到数据库；
击穿是大并发请求单个key，造成缓存和数据库都处理大量请求

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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

404

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。

如何避免缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？

悟已往之不谏，知来者之可追

10-06

831

设计缓存系统不得不考虑的问题是缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应，同时，关于这几种问题场景的认识及解决方案，也是面试中的高频考点。今天的内容，可以说是缓存应用的三板斧，下面我们一起来分析一下缓存应用中的这几个热门问题。缓存穿透先来看一下缓存穿透，顾名思义，是指业务请求穿过了缓存层，落到持久化存储上。在大多数场景下，我们应用缓存是为了承载前端业务请求，缓存被击穿以后，如果请求量比较大，则会导致数据库出现风险。以双十一为例，由于各类促销活动的叠加，整体网站的访问量、商品曝光量会是平时的千倍甚至万倍。巨

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阿里面试Redis最常问的三个问题：缓存雪崩、击穿、穿透（带答案）

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如何防止数据库雪崩

weixin_34174422的博客

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如何防止数据库雪崩作者 digoal 日期 2016-09-08 标签 PostgreSQL , DDL雪崩 , 业务雪崩 , 语句超时 , 数据库雪崩 , 数据库预热背景在数据库的使用过程中，一些微妙的操作，在特殊的场景中就可能导致雪崩效应。 1. 当数据库中存在未提交事务，并且未提交事务已经持有了某个表的哪怕是最小的锁时，如果此时对这...

什么是随机存取_带你搞明白什么是缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

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目录什么是缓存人在地上走，锅从天上来缓存穿透什么是缓存穿透解决方案将空数据存入缓存布隆过滤器缓存击穿什么是缓存击穿解决方案自动更新定时刷新程序加锁缓存雪崩什么是缓存雪崩解决方案随机设置过期时间设置永久有效总结缓存是互联网开发中必不可少的一部分，它能降低我们数据库的并发数，提高我们系统的性能，比如我们经常使用的redis、emCached等等，其中redis应该是大部分的人选，为什么？因为速度快，易...

Redis如何防止雪崩、穿透、击穿？

小白_努力

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Redis如何防止雪崩？什么是Redis缓存雪崩： Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限)，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。如果缓存数据设置的过期时间是相同的，并且Redis恰好将这部分数据全部删光了。这就会导致在这段时间内，这些缓存同时失效，全部请求到数据库中。这就是Redis缓存雪崩。缓存雪崩会造成数据库直接崩溃，从而导致整个系统瘫痪。如何防止Redis缓存雪崩：（1）在缓存的时候给时间加上一个随机值，设置不同的缓

缓存穿透缓存雪崩缓存击穿

qq_58967403的博客

11-21

1040

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；

缓存雪崩、击穿、穿透

sanylove的博客

04-02

5432

我们都知道，用户数据一般都是存储在数据库中，而数据库的数据是落地于磁盘的，如果我们读取数据库的数据那是很慢的。一旦，用户访问量上来，就很容易引起数据库崩溃。所以，我们一般会加入一层缓存避免直接访问数据库，而redis就是不错的缓存层。因为redis是内存数据库，所以存放redis中的数据跟存放在内存中的数据差不多。这也是我们今天要解决的问题，要知道它们怎么发生的，然后该怎么解决。

缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

2301_80272934的博客

08-03

1370

名称缓存穿透缓存击穿缓存雪崩核心问题查询不存在的数据单热点Key在失效瞬间高并发大量Key同时失效或缓存服务宕机触发条件恶意请求、无效ID热点Key + 缓存过期 + 高并发批量加载同TTL、缓存服务故障影响范围特定不存在的数据单个热点Key大量数据或整个缓存服务危害对象数据库 (无效查询冲击)数据库 (热点查询冲击)数据库 (海量查询冲击)类比拿着假通行证硬闯检查站明星出场，通道瞬间挤爆检查站系统瘫痪或大量通行证同时到期关键方案布隆过滤器、缓存空对象、参数校验。

Redis-缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿详解

m0_58684211的博客

01-25

1437

redis有关缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的详解

Redis系统学习之缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩的概念及其解决方案.docx

10-26

### Redis系统学习之缓存穿透、缓存击穿与缓存雪崩的概念及其...综上所述，缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩是常见的缓存问题，通过合理的架构设计和策略选择，可以有效地避免这些问题的发生，提高系统的稳定性和性能。

Redis全系列学习进阶篇之缓存穿透、击穿、雪崩以及实用解决方案

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10-17

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今天来聊聊redis的缓存穿透、击穿、雪崩以及解决方案，其中解决方案包括类似于布隆过滤器这种网上一搜一大片但是实际生产部署有一定复杂度的，也有基于spring注解通过一行代码就能解决的，其中各有优劣，咱们根据实际需要选型；接下来会从穿透、击穿、雪崩的基本概念、各种问题对应的解决方案以及方案的具体实施来一一介绍@Cacheable注解是一个spring3.1后引入的缓存技术，可通过在业务代码添加spring的缓存注解来实现缓存对象和方法的效果；而不用在业务代码里显示的进行set操作，大大方便了我们的日常开发。

【Redis】缓存三件套：缓存雪崩+缓存穿透+缓存击穿

大家好，我是敖云岚，一个沉迷代码的 “技术玩家”。擅长 Java、C++ 开发，对 MySQL、Redis、RabbitMQ 等技术也颇有研究。博客里既有硬核技术干货，也有诙谐幽默的编程日常分享。愿和你一起，笑着学技术，快乐敲代码！

06-17

1424

也就是说缓存穿透是因为数据库查询无数据，出于容错考虑，不会将结果保存到缓存中，因此每次请求都会去查询数据库，这种情况就叫做缓存穿透。：对于某些热点缓存，我们可以设置永不过期，这样就能保证缓存的稳定性，但需要注意在数据更改之后，要及时更新此热点缓存，不然就会造成查询结果的误差。，导致大量的请求直接查询数据库，从而对数据库造成了巨大的压力，严重情况下可能会导致数据库宕机的情况叫做缓存雪崩。：在缓存即将过期之前，提前异步加载缓存，避免在缓存失效时大量请求直接打到数据库或者后端服务。

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前面已经完成了数据持久层的讲解，接下来将围绕数据库数据频繁读写的问题探讨缓存层的实战，本篇文章，我们就来聊聊缓存界的“头号网红”——读缓存。这玩意儿大家常用到都快用出“包浆”了，所以基础操作就此掠过，着重对比下常见缓存方案的优劣。

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12.2 - LRU缓存 && C语言内存布局

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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]。 ---