redis穿透，击穿和雪崩的原因和解决方案

最新推荐文章于 2025-06-03 16:00:11 发布
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#redis #穿透 #击穿 #雪崩 #缓存

本文探讨了缓存系统中的三个关键问题：穿透问题，即请求的数据始终不存在，可能导致频繁访问数据库；击穿问题，大量请求同时导致数据库压力增大，解决方案是使用锁来限制并发；雪崩问题，大量缓存同时失效，通过设置随机过期时间和热点数据永不过期来避免。理解并解决这些问题对于维护系统稳定至关重要。

穿透：没有这个值，一直获取，缓存中设为空字符串返回。
击穿：一个数据没有，大量请求去查询数据库，压力大。用锁，一个线程去读数据库。
雪崩：同一时间大量对象失效，设置过期时间随机，热点数据永不过期。

Redis的缓存穿透、击穿、雪崩及解决方案
Kris_zwl的博客
06-09 1257
Redis的缓存穿透、击穿、雪崩是缓存机制中常见的问题，它们都可能对系统性能和可用性产生严重影响。通过合理的缓存策略、数据结构设计以及系统架构优化，可以有效地避免这些问题，提高系统的稳定性和性能。
Redis 缓存穿透、击穿、雪崩 的区别与解决方案
分享即是最好的学习
01-15 4282
在高并发环境下，Redis 缓存的三大问题（击穿、穿透与雪崩）可能导致数据库崩溃，本文分析了这些问题的具体表现及解决方法，介绍了多种优化技术，如缓存预热、分布式锁和错开过期时间等。
Redis击穿，穿透和雪崩详解以及解决方案
hqxstudying的博客
05-28 3137
在 Java 开发中，Redis 作为常用的缓存中间件，可能会面临这三类经典问题。
Redis的击穿、雪崩、穿透
weixin_63771437的博客
06-03 1478
本文简单解释了使用redis经常出现的问题：击穿、雪崩、穿透。也是经典的面试题。
Redis穿透、击穿、雪崩解决方案
知识记录
04-20 5448
一：缓存穿透 1：描述： 大规模的获取一个数据或者url，但是这个数据的key在Redis不存在，就会去数据库查找，数据库就可能被压垮。 2：解决方案： 2-1：对空值缓存： 如果一个查询返回的数据为空，我们仍然把这个空结果（null）进行缓存，设置空结果的过期时间会很短，最长不超过五分钟 2-2：设置可访问的白名单 使用bitmaps类型定义一个可以访问的名单，名单id作为bitmaps的偏移量，每次访问和bitmap里面的id进行比较，如果访问id不在bitmaps里面，进行拦截，不允许访问。 2-3
Redis缓存穿透、击穿、雪崩介绍以及解决方案
dayuiicghaid的博客
02-06 1416
缓存穿透当给某一个热点数据，设置了过期时间，当key过期时，恰好这段时间有大量的并发请求进来，那么可能会把数据库压垮疑问：key过期了，Redis中查询不到，会去数据库查询，查询完成后不是又会写入redis中吗？为什么会导致大量请求到数据库呢？解答：查询数据库并写入redis也是需要时间的，有些写入redis的结果集，是需要多表查询的结果，比如需要50ms的，甚至几秒钟才能从数据库查询出来的，那么这段时间就太长了。
Redis缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩
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07-10 1万+
缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩是常见的缓存相关问题，在设计和使用缓存时需要注意避免这些问题的发生。缓存击穿是指在缓存中不存在但数据库中存在的数据，当有大量并发请求同时访问这个不存在的数据时，这些请求会穿透缓存直接访问数据库，导致数据库压力过大，性能下降。缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存和数据库中都不存在该数据，因此每次查询都会直接访问数据库，导致数据库压力过大。在上述示例中，通过生成一个随机值，将缓存数据的过期时间设置为缓存过期时间加上随机值，从而实现数据过期时间的随机化。
redis雪崩、穿透、击穿的原因和解决方案
qq_44900943的博客
03-22 8070
​ 1、redis雪崩、穿透、击穿的原因和解决方案 1）雪崩：多个key在某一时间同时失效，导致数据库压力过大 解决方案：不同的key设置不同的过期时间，尽量错开 2）穿透：在访问某个key时缓存中不存在，导致每次查询都会访问数据库 解决方案：第一次访问时如果key不存在，则在缓存中设置一个空值，并设置较短的过期时间 3）击穿：单个key缓存突然失效，这时大量的请求进行访问，导致数据压力过大 解决方案： 1、双重检索机制：某个key只让一个线程查询，阻塞其他线程 private stati
Redis中的缓存穿透、雪崩、击穿的原因以及解决方案（详解）
Lsd2176647391的博客
08-20 1916
①缓存穿透：大量请求根本不存在的key（下文详解）②缓存雪崩：redis中大量key集体过期（下文详解）③缓存击穿：redis中一个热点key过期（大量用户访问该热点key，但是热点key过期）对空值进行缓存设置白名单使用布隆过滤器网警进行预先的热门词汇的设置，进行key时长的调整实时调整，监控哪些数据是热门数据，实时的调整key的过期时长使用锁机制进行预先的热门词汇的设置，进行key时长的调整实时调整，监控哪些数据是热门数据，实时的调整key的过期时长。
详解Redis击穿、雪崩、穿透的解决方案
weixin_40381772的博客
08-28 5187
Redis 是一种高性能的 key-value 存储系统，广泛应用于缓存、队列、计数器等场景。然而，在使用 Redis 时，我们可能会遇到一些问题，如击穿、雪崩和穿透等。本文将详细介绍这些问题及相应的解决方案。
Redis缓存穿透，缓存击穿和缓存雪崩
12-14
在IT行业中，Redis作为一种高...以上是针对Redis缓存系统中可能出现的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩问题的解决方案。在设计缓存系统时，应当充分考虑这些潜在风险，采取适当的预防措施，以确保系统的稳定性和高可用性。
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
qq_31753559的博客
10-17 2308
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。
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lx9876lx的博客
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hashmap 的内存结构是数组加链表 为了使值均匀的分布在数组里，尽可能减少碰撞，增加查询的效率，减少空间的浪费。 可以使用key的hashcode去查找，因为hash的时间复杂度是1，速度比较快。 然后hash值取模 % 数组的长度 -1。 但是与运算& 比取模%速率要快些。 所以Java官方使用了与运算&。 运算&的特点是11为1，10 或者00为0。 这里有个比较巧妙的地方就是： 2的n次幂转换为2进制最后一位都是0 8 1000 16 10000 因为key的hash值是跟
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Redis缓存击穿、雪崩、穿透是什么？解决方案
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06-11
### Redis 缓存击穿、雪崩、穿透的概念及解决方案 #### 1. 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个既不存在于数据库中，也不存在于缓存中的数据。这种情况下，由于缓存没有命中，请求会直接到达数据库，导致数据库压力增大[^1]。 - **原因**：某些恶意攻击者故意查询不存在的数据，或者系统中存在大量无效的缓存键。 - **解决方案**： - 使用布隆过滤器（Bloom Filter）提前判断数据是否存在数据库中。如果布隆过滤器返回不存在，则直接返回空结果，而不查询数据库[^2]。 - 对于不存在的数据，在缓存中设置一个空值，并赋予较短的过期时间，防止后续重复查询。 ```python # 示例代码：使用布隆过滤器避免缓存穿透 from pybloom_live import BloomFilter bloom_filter = BloomFilter(capacity=100000, error_rate=0.001) def get_data(key): if key not in bloom_filter: return None # 数据不存在，直接返回 data = cache.get(key) if data is None: data = db.query(key) # 查询数据库 if data is None: cache.set(key, "NULL", ex=60) # 缓存空值 else: cache.set(key, data) return data ``` #### 2. 缓存击穿 缓存击穿是指某个热点数据在缓存中过期时，恰好有大量请求同时访问该数据，导致这些请求都直接查询数据库，造成数据库压力骤增[^2]。 - **原因**：热点数据的缓存过期时间设置不合理，或者多个请求在同一时间点访问过期的缓存。 - **解决方案**： - 设置随机的缓存过期时间，避免所有缓存同时过期。 - 使用互斥锁（Mutex）机制，确保只有一个线程去加载数据到缓存中，其他线程等待加载完成后再从缓存中获取数据。 ```python # 示例代码：使用互斥锁避免缓存击穿 import redis from threading import Lock lock = Lock() cache = redis.StrictRedis() def get_data_with_mutex(key): data = cache.get(key) if data is not None: return data with lock: # 加锁 data = cache.get(key) # 再次检查缓存 if data is None: data = db.query(key) # 查询数据库 if data is not None: cache.set(key, data) return data ``` #### 3. 缓存雪崩 缓存雪崩是指大量缓存在同一时间过期，导致大量请求直接查询数据库，造成数据库压力过大甚至崩溃[^3]。 - **原因**：缓存的有效期设置不合理，导致大量缓存在同一时间失效。 - **解决方案**： - 为不同的缓存设置不同的过期时间，避免集中过期。 - 预热缓存：在系统启动或高峰来临前，主动加载热点数据到缓存中。 - 使用 Redis 主从架构，当主节点故障时，从节点可以切换为主节点继续提供服务，避免因单点故障导致的缓存雪崩。 ```python # 示例代码：预热缓存 def preload_cache(): keys = db.get_hot_keys() # 获取热点数据的键 for key in keys: data = db.query(key) if data is not None: cache.set(key, data, ex=random.randint(90, 120)) # 设置随机过期时间 ``` ### 区别总结 | 问题 | 定义 | 原因 | 解决方案 | |------------|----------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | 缓存穿透 | 查询不存在的数据，导致缓存和数据库均未命中 | 恶意攻击或无效查询 | 使用布隆过滤器或缓存空值 | | 缓存击穿 | 热点数据缓存过期时，大量请求同时访问数据库 | 缓存过期时间设置不合理 | 设置随机过期时间或使用互斥锁 | | 缓存雪崩 | 大量缓存同时过期，导致请求直接查询数据库 | 缓存有效期集中设置 | 设置不同过期时间、预热缓存、使用 Redis 主从架构 | ---
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