redis 缓存穿透、击穿、雪崩
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眼眸熏染离情丶
2026-06-24 14:44:42
定义：缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。
解决方案：
- 查询不到的写null key：当一个不存在的数据被频繁访问时，可以在缓存中存储一个空值（例如设置为null），并设置一个较短的过期时间。这样，后续对这个数据的访问会直接返回缓存中的空值，而不会再去查询数据库。但需要注意的是，这种方法可能会引入额外的存储空间消耗，并且需要合理设置过期时间以避免长时间占用缓存资源。
- 设置布隆过滤器：布隆过滤器是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用多个哈希函数将元素映射到位数组中，以支持快速的集合成员资格测试。通过引入布隆过滤器，可以在查询缓存之前先判断数据是否存在于布隆过滤器中，从而避免对不存在的数据进行缓存穿透攻击。但需要注意的是，布隆过滤器存在一定的误判率，即可能会将不存在的数据误判为存在。
定义：缓存击穿是指一个热点key（通常是高并发访问的热点数据）在缓存中突然失效，此时大量的并发请求会绕过缓存直接访问数据库，导致数据库压力骤增，甚至可能引发数据库崩溃。这种情况通常发生在热点数据被缓存且设置了过期时间的情况下，当该数据在缓存中过期时，如果此时有大量并发请求访问该数据，就会引发缓存击穿。
解决方案：
- 设置热点数据永不过期：对于某些热点数据，可以将其设置为永不过期，以避免因过期而导致的缓存击穿。但需要注意的是，这种方法可能会导致缓存资源的浪费，因为即使这些数据不再被频繁访问，它们仍然会占用缓存空间。
- 互斥锁（mutex lock）：在访问数据库之前，使用互斥锁来确保只有一个线程或进程能够访问数据库并更新缓存。其他线程或进程在获取锁之前会等待，直到锁被释放。这种方法可以有效地防止缓存击穿，但可能会增加系统的延迟和复杂度。
定义：缓存雪崩是指由于大量缓存数据在同一时间过期，导致大量的并发请求直接访问数据库，从而引发数据库崩溃的现象。这种情况通常发生在缓存数据设置了相同的过期时间，并且这些过期时间恰好集中在同一时间段内。
解决方案：
- 过期时间随机：为了避免大量缓存数据在同一时间过期，可以将它们的过期时间设置为随机值。这样，即使存在多个缓存数据需要同时过期，它们的过期时间也会分散在不同的时间段内，从而避免缓存雪崩的发生。
- 设置热点数据永不过期：与缓存击穿类似，对于某些热点数据，可以将其设置为永不过期，以避免因过期而导致的缓存雪崩。但同样需要注意缓存资源的浪费问题。
- 构建多级缓存：通过构建多级缓存（例如内存缓存、磁盘缓存等），可以在不同层级上缓存数据，以减少对底层数据库的访问压力。即使某一层级的缓存发生雪崩，其他层级的缓存仍然可以提供数据支持。
- 监控与预警：建立完善的缓存监控和预警机制，及时发现并处理缓存异常情况。例如，可以监控缓存的命中率、过期时间分布等指标，当发现异常时及时采取措施进行干预。
综上所述，Redis 缓存穿透、击穿和雪崩是常见的缓存问题，但通过合理的解决方案和策略，可以有效地避免这些问题的发生，确保系统的稳定性和性能。
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