硬核！我花5小时肝出这篇Redis缓存解决方案，带你起飞

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原创最新推荐文章于 2026-08-19 11:53:49 发布 312 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

AI旅行助手实战：从数据获取到状态感知的工程落地 AI旅行助手本质上是自然语言交互与实时结构化数据服务的深度集成系统，其核心在于解决大模型‘幻觉’与外部数据‘确定性’之间的根本矛盾。通过将意图解析、确定性API调用（如SerpAPI）、语义缓存和状态机驱动的对话管理解耦，可构建高准确率、低延迟、可追溯的生产级应用。该方案显著提升航班查询类场景下的指令遵循率与缓存命中率，适用于需强事实性、多轮上下文和实时价格/余票反馈的智能客服、垂直领域助手等工程实践。本文聚焦于OpenAI API协同、SerpAPI精准调用与语义缓存三大关键技术落地。阅读详情

写在前面

对于缓存穿透，雪崩相信很多小伙伴都有听过，不管是工作中还是面试都热点问题，本文重点带大家分析这些问题，各位看官请往下看！

一、缓存穿透

1. 什么是缓存穿透？

为了缓解持久层数据库的压力，在服务器和存储层之间添加了一层缓存；

一个简单的正常请求： 当客户端发起请求时，服务器响应处理，会先从redis缓存层查询客户端需要的请求数据，如果缓存层有缓存的数据，会将数据返回给服务器，服务器再返回给客户端；如果缓存层中没有客户端需要的数据，则会去底层存储层查找，再返回给服务器；

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缓存穿透就是： 当客户端想要查询一个数据，发现redis缓存层中没有（即缓存没有命中），于是向持久层数据库查询，发现也没有，于是本次查询失败；当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库，此时会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。

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2. 解决办法

在缓存层加布隆过滤器，通俗简述一下其作用：将数据库中的 id ，通过某方式映射到布隆过滤器，当处理不存在的 id 时，布隆过滤器会将该请求过直接过滤出去，不会到数据库做操作。

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3. 布隆过滤器

1）概述： 布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构，实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数，特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”，相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，它更高效、占用空间更少，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是确切的。

2）返回结果的不确切性： 布隆过滤器是一个 bit 向量或者说 bit 数组：假设有8位

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映射数据1： 使用多个不同的哈希函数生成多个哈希值，并对每个生成的哈希值指向的 bit 位置为 1，比如三次hash完后，data1 将1、3、6位，置为1；

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映射数据2： data2 将2、3、6位，置为1，此时由于hash为随机性，所以6位和 data1 有重复的，便会覆盖 data1 的第6位的1；

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问题来了！！

6 这个 bit 位由于两个值的哈希函数都返回了这个 bit 位，因此它被覆盖了，当我们如果想查询 data3这个值是否存在，假设哈希函数返回了 1、5、6三个值，结果我们发现 5 这个 bit 位上的值为 0，说明没有任何一个值映射到这个 bit 位上，因此我们可以很确定地说 data3 这个值不存在。而当我们需要查询 data1 这个值是否存在的话，那么哈希函数必然会返回 1、3、6，然后我们检查发现这三个 bit 位上的值均为 1，那么我们是否可以说 data1 存在了么？答案是不可以，只能是 data1 这个值可能存在！因为随着增加的值越来越多，被置为 1 的 bit 位也会越来越多，这样某个值 data4 即使没有被存储过，但是万一哈希函数返回的三个 bit 位都被其他位置位了 1 ，那么程序还是会判断 data4 这个值存在。

所以： 布隆过滤器的长度会直接影响误报率，布隆过滤器越长且误报率越小。

3）简单剖析布隆过滤器源码

导入guava的包：

<dependency>
     <groupId>com.google.guava</groupId>
     <artifactId>guava</artifactId>
     <version>23.0</version>
</dependency>    
12345

源码： BloomFilter一共四个create方法，最终都是走向第四个方法；

public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, int expectedInsertions) {
        return create(funnel, (long) expectedInsertions);
    }  

    public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions) {
        return create(funnel, expectedInsertions, 0.03); // FYI, for 3%, we always get 5 hash functions
    }

    public static <T> BloomFilter<T> create(
          Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions, double fpp) {
        return create(funnel, expectedInsertions, fpp, BloomFilterStrategies.MURMUR128_MITZ_64);
    }

    static <T> BloomFilter<T> create(
      Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions, double fpp, Strategy strategy) {
     ......
    }
1234567891011121314151617

参数类型： funnel：数据类型；expectedInsertions：期望插入的值的个数；fpp：错误率(默认值为0.03)；strategy：哈希算法。

总结： 错误率越大，所需空间和时间越小；反之错误率越小，所需空间和时间越大！

二、缓存击穿

1、什么是缓存击穿？

在平常高并发的系统中，大量的请求同时查询一个key时，此时这个key正好失效了，就会导致大量的请求都打到数据库上面去。这种现象我们称为缓存击穿

2、问题排查

Redis中某个key过期，该key访问量巨大
多个数据请求从服务器直接压到Redis后，均未命中
Redis在短时间内发起了大量对数据库中同一数据的访问

3、如何解决

1. 使用互斥锁(mutex key)

这种解决方案思路比较简单，就是只让一个线程构建缓存，其他线程等待构建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据就可以了。如果是单机，可以用synchronized或者lock来处理，如果是分布式环境可以用分布式锁就可以了（分布式锁，可以用memcache的add, redis的setnx, zookeeper的添加节点操作）。

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2. "提前"使用互斥锁(mutex key)

在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的redis timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候，马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到cache中

3. "永远不过期"

从redis上看，确实没有设置过期时间，这就保证了，不会出现热点key过期问题，也就是“物理”不过期。
从功能上看，如果不过期，那不就成静态的了吗？所以我们把过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建，也就是“逻辑”过期

4. 缓存屏障

class MyCache{

    private ConcurrentHashMap<String, String> map;

    private CountDownLatch countDownLatch;

    private AtomicInteger atomicInteger;

    public MyCache(ConcurrentHashMap<String, String> map, CountDownLatch countDownLatch,
                   AtomicInteger atomicInteger) {
        this.map = map;
        this.countDownLatch = countDownLatch;
        this.atomicInteger = atomicInteger;
    }

    public String get(String key){

        String value = map.get(key);
        if (value != null){
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 线程获取value值 value="+value);
            return value;
        }
        // 如果没获取到值
        // 首先尝试获取token，然后去查询db，初始化化缓存；
        // 如果没有获取到token，超时等待
        if (atomicInteger.compareAndSet(0,1)){
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 线程获取token");
            return null;
        }

        // 其他线程超时等待
        try {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 线程没有获取token，等待中。。。");
            countDownLatch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        // 初始化缓存成功，等待线程被唤醒
        // 等待线程等待超时，自动唤醒
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 线程被唤醒，获取value ="+map.get("key"));
        return map.get(key);
    }

    public void put(String key, String value){

        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        map.put(key, value);

        // 更新状态
        atomicInteger.compareAndSet(1, 2);

        // 通知其他线程
        countDownLatch.countDown();
        System.out.println();
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 线程初始化缓存成功！value ="+map.get("key"));
    }

}

class MyThread implements Runnable{

    private MyCache myCache;

    public MyThread(MyCache myCache) {
        this.myCache = myCache;
    }

    @Override
    public void run() {
        String value = myCache.get("key");
        if (value == null){
            myCache.put("key","value");
        }

    }
}

public class CountDownLatchDemo {
    public static void main(String[] args) {

        MyCache myCache = new MyCache(new ConcurrentHashMap<>(), new CountDownLatch(1), new AtomicInteger(0));

        MyThread myThread = new MyThread(myCache);

        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            executorService.execute(myThread);
        }
    }
}
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