Redis缓存穿透、击穿、雪崩的解决方案及预防措施

一、缓存穿透

定义：恶意查询不存在的数据，绕过缓存直接访问数据库，导致数据库压力过大3。
解决方案：

1. 参数校验：对请求参数进行合法性检查（如格式、范围），过滤非法请求。
2. 缓存空值：对查询结果为空的键设置短期缓存（如5TTL=5分钟），避免重复穿透。
3. 布隆过滤器（Bloom Filter）：使用概率型数据结构预存所有合法键，拦截无效请求。
4. 实时监控：对高频未命中请求进行监控，动态调整拦截策略。

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二、缓存击穿

定义：热点数据过期瞬间，大量并发请求直接访问数据库3。
解决方案：

1. 互斥锁（Mutex Lock）：首个线程未命中时加锁，从数据库加载数据后写入缓存，其他线程等待锁释放后直接读取缓存5。
2. 逻辑过期：缓存值附加过期时间字段，后台异步更新数据，避免物理过期导致瞬时压力。
3. 热点数据永不过期：对极热点数据设置永不过期，通过异步任务定期更新。

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三、缓存雪崩

定义：大量缓存同时失效，请求直接压垮数据库3。
解决方案：

1. 分散过期时间：为缓存键设置随机过期时间（如TTL=基础时间+随机偏移），避免同时失效。
2. 多级缓存：结合本地缓存（如Caffeine）与Redis，层级缓冲降低雪崩风险。
3. 高可用架构：采用Redis集群（如哨兵模式、Cluster模式）提升容灾能力。
4. 熔断降级：使用Hystrix等工具在数据库压力过大时触发限流或返回默认值。

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预防措施总结

• 设计阶段：结合业务场景选择缓存策略，预设容灾方案（如多级缓存、熔断机制）。
• 运维阶段：监控缓存命中率与数据库负载，定期优化过期时间和热点数据分布。
• 代码层面：规范缓存读写逻辑，确保空值缓存、锁机制等正确实现