【Redis】缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

在分布式系统和高并发场景中,缓存机制是提高系统性能的重要手段。

然而,缓存在某些情况下会出现三种典型的异常现象:缓存穿透缓存击穿缓存雪崩


1. 缓存穿透

现象

查询的数据在缓存和数据库中都不存在,每次请求都直接打到数据库,导致数据库压力陡增。

原因

  • 恶意攻击或爬虫发送大量无效请求。
  • 缓存层未对空值或错误结果进行缓存。

解决方案

  1. 缓存空值 :即使数据库返回空值,也写入缓存并设置短暂过期时间。

    go 复制代码
    if result == nil {
        redis.Set("key", "null", 60*time.Second)
    }
  2. 布隆过滤器:提前判断 Key 是否存在。

  3. 接口限流和黑名单


2. 缓存击穿

现象

热点数据 (访问量极高的数据)在缓存过期瞬间,大量请求同时打到数据库,导致数据库崩溃。

原因

  • 缓存失效导致瞬时请求全部涌向数据库。
  • 高并发环境下缺乏对缓存重建的控制。

解决方案

  1. 设置热点数据永不过期,只通过手动更新缓存。

  2. 加互斥锁 :只允许一个线程更新缓存,其他线程等待。

    go 复制代码
    lockKey := "lock_key"
    if !redis.SetNX(lockKey, 1, 10*time.Second).Val() {
        time.Sleep(50 * time.Millisecond)
    }
  3. 提前缓存预热:在缓存即将过期时,提前触发缓存更新。


3. 缓存雪崩

现象

大量缓存同时失效,导致瞬时请求全部打到数据库,数据库压力暴增。

原因

  • 缓存数据集中设置了相同的过期时间。
  • Redis 宕机或网络故障导致缓存不可用。

解决方案

  1. 设置过期时间随机化 :避免缓存同时失效。

    go 复制代码
    expireTime := 60 + rand.Intn(30) // 随机增加30秒
    redis.Set("key", value, time.Duration(expireTime)*time.Second)
  2. 多级缓存架构:使用本地缓存(如 Guava Cache)+ 分布式缓存(Redis)。

  3. Redis 集群部署,避免单点故障。


总结

异常类型 触发场景 解决方案
缓存穿透 请求的数据不存在 缓存空值、布隆过滤器
缓存击穿 热点数据过期的瞬间 加锁、缓存预热
缓存雪崩 大量缓存同时失效 过期时间随机化、多级缓存

https://github.com/0voice

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