Redis 缓存穿透、击穿、雪崩，一次性讲清楚

在使用 Redis 做缓存时，缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩是后端开发高频遇到的三大问题，很多人容易混淆这三者概念，本文结合场景简单梳理。

缓存穿透：查询一个根本不存在的数据，缓存和数据库都查不到。请求直接穿透缓存，打到数据库。 比如用户查询 id=-1 的商品，Redis 没有这个 key，接着去查 MySQL，大量这类请求会压垮数据库。

解决方案：

1. 缓存空值，将查询结果为空的数据存入 Redis，设置较短过期时间；
2. 使用布隆过滤器，提前拦截不存在的 key，在请求进入缓存前过滤无效查询。

缓存击穿：某个热点 key 过期的瞬间，大量并发请求同时过来，全部打到数据库。 比如秒杀爆款商品，key 刚好过期，成千上万请求绕过 Redis 直连数据库。

方案：互斥锁（分布式锁），同一时间只放行一个请求去更新缓存；或者热点 key永不过期，在后台异步主动更新缓存，避免过期瞬间的并发冲击。

缓存雪崩：大量缓存 key 在同一时刻集体过期，大量请求全部落到数据库，数据库压力瞬间飙升，甚至宕机。

和击穿区别：击穿是单个热点 key，雪崩是大批量 key 同时失效。

解决思路：

1. 给 key 的过期时间增加随机偏移量，错开过期时间；
2. 搭建 Redis 集群实现高可用，防止单点故障；降级熔断，数据库压力过大时直接返回兜底数据，拒绝部分请求。

总结

• 穿透：查不存在的数据，一直打 DB
• 击穿：单个热点 key 过期，并发打 DB
• 雪崩：大量 key 同时过期，集体打 DB

在实际项目中，优先通过设置过期时间随机值预防雪崩；热点业务使用分布式锁或永久缓存防止击穿；布隆过滤器 + 缓存空值解决穿透。合理组合方案，才能保障缓存架构稳定。