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缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的区别与解决方案

article 2025/2/21 23:33:01

1. 缓存穿透（Cache Penetration）

定义：大量请求查询 数据库中不存在的数据，导致请求绕过缓存直接访问数据库，造成数据库压力过大。
场景：
- 恶意攻击：例如用不存在的用户ID频繁请求。
- 业务误操作：系统逻辑错误导致生成无效查询（如负数ID）。

解决方案：

缓存空值：对数据库查询为空的Key，缓存一个空对象（如Null）并设置较短过期时间。

// 示例代码：缓存空值
public String getData(String key) {
    String value = cache.get(key);
    if (value == null) {
        value = db.query(key);
        if (value == null) {
            cache.put(key, "NULL", 60); // 缓存空值60秒
        } else {
            cache.put(key, value);
        }
    }
    return "NULL".equals(value) ? null : value;
}

布隆过滤器（Bloom Filter）：在缓存层前加布隆过滤器，快速判断Key是否存在，拦截无效请求。
接口限流与校验：对请求参数做合法性校验（如ID范围），对异常IP限流。

2. 缓存击穿（Cache Breakdown）

定义：某个热点Key在缓存过期瞬间，大量并发请求直接穿透到数据库，导致数据库瞬时压力激增。
场景：
- 热搜话题、秒杀商品等热点数据过期。
- 缓存重建时间较长（如复杂计算）。

解决方案：

永不过期 + 异步更新：对热点Key设置逻辑永不过期，后台异步刷新。

// 示例：逻辑永不过期（实际值带过期时间，异步续期）
public String getHotData(String key) {
    String value = cache.get(key);
    if (value == null) {
        value = reloadHotData(key); // 触发异步加载
    }
    return value;
}

互斥锁（Mutex Lock）：缓存未命中时，通过分布式锁控制单线程重建缓存。

// 示例：Redis分布式锁（RedLock）
public String getDataWithLock(String key) {
    String value = cache.get(key);
    if (value == null) {
        if (redisLock.tryLock(key)) {
            try {
                value = db.query(key); // 双重检查，防止重复查询
                cache.set(key, value);
            } finally {
                redisLock.unlock(key);
            }
        } else {
            Thread.sleep(100); // 等待后重试
            return getDataWithLock(key);
        }
    }
    return value;
}

缓存预热：在高峰前提前加载热点数据。

3. 缓存雪崩（Cache Avalanche）

定义：大量缓存Key同时过期 或 缓存服务宕机，导致所有请求涌向数据库，引发级联故障。
场景：
- 缓存服务器重启。
- 批量数据设置相同过期时间（如凌晨刷新缓存）。
解决方案：

随机过期时间：在基础过期时间上增加随机值，分散Key失效时间。

// 示例：设置随机过期时间（30分钟±随机10分钟）
int expireTime = 1800 + new Random().nextInt(600);
cache.set(key, value, expireTime);

集群高可用：使用Redis Cluster或Sentinel保证缓存层高可用。

多级缓存：结合本地缓存（如Caffeine）和分布式缓存，减少对单一缓存的依赖。

// 示例：多级缓存（本地+Redis）
public String getDataMultiLevel(String key) {
    String value = localCache.get(key);
    if (value == null) {
        value = redis.get(key);
        if (value != null) {
            localCache.put(key, value);
        } else {
            value = db.query(key);
            redis.set(key, value, 3600);
            localCache.put(key, value);
        }
    }
    return value;
}

降级熔断：通过Hystrix或Sentinel实现请求限流和熔断，保护数据库。

对比总结

问题类型	触发条件	核心影响	典型解决方案
缓存穿透	查询不存在的数据	数据库被无效查询压垮	布隆过滤器、缓存空值、参数校验
缓存击穿	热点Key过期	数据库瞬时高并发	互斥锁、逻辑永不过期、缓存预热
缓存雪崩	大量Key同时失效或服务宕机	数据库持续高压	随机过期时间、多级缓存、集群高可用