Redis 的高效能快取機制的三類問題：快取擊穿、快取雪崩 和 快取穿透

1. 快取擊穿

含義

快取擊穿是指某個 熱點資料 恰好在快取過期後，大量請求直接訪問資料庫，導致資料庫壓力驟增。

典型場景

• 某些資料是高頻訪問的熱點資料，比如搶購活動中熱門商品的庫存。
• 由於該資料快取時間到期，在快取中失效，瞬間大量請求湧向資料庫。

解決方案

1. 熱點資料提前續期：

   • 在快取接近失效時間時，使用 非同步執行緒 或 自動重新整理策略 提前更新快取。

2. 加互斥鎖（快取重建保護）：

   • 當某一執行緒發現快取失效時，透過加鎖機制（如分散式鎖），確保只有一個執行緒能夠去查詢資料庫並更新快取，其他執行緒等待。

3. 永不過期策略：

   • 對熱點資料設定為永不過期，只透過後臺非同步更新。

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2. 快取雪崩

含義

快取雪崩是指在某一時間段內，大量快取同時失效，導致大量請求直接湧向資料庫，可能引發資料庫崩潰。

典型場景

• 系統中快取的大量資料設定了相同或接近的過期時間。
• 當這些快取同時到期時，請求繞過快取直接訪問資料庫。

解決方案

1. 快取過期時間分散：

   • 設定快取的過期時間時，使用隨機化策略（如 ExpireTime + rand(5min)），避免同時失效。

2. 快取預熱：

   • 在系統啟動或高峰期前，提前將熱點資料載入到快取中。

3. 請求限流與降級：

   • 實現限流機制，限制突發流量對資料庫的衝擊。
   • 在高峰期返回預設值或靜態資料（如返回空資料或本地快取）。

4. 多級快取架構：

   • 在 Redis 前增加一級快取（如本地快取或 L1 快取），分散資料庫壓力。

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3. 快取穿透

含義

快取穿透是指請求的資料在快取和資料庫中都不存在，導致所有請求直接訪問資料庫。

典型場景

• 使用者請求的資料 key 不存在，例如隨機的 ID 或惡意構造的無效請求。
• 由於快取中沒有這類 key，請求直接穿透到資料庫。

解決方案

1. 快取空值：

   • 當請求的 key 不存在時，將空結果快取起來，並設定較短的過期時間，避免重複查詢。

2. 布隆過濾器：

   • 使用布隆過濾器在入口處快速判斷 key 是否可能存在，不存在的直接攔截。

3. 引數校驗：

   • 對請求引數進行校驗，過濾無效或異常的請求。

4. 限流與訪問策略：

   • 針對異常高頻的請求，進行限流或 IP 黑名單處理。

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總結對比

問題	原因	影響	解決方法
快取擊穿	熱點資料過期，大量請求同時訪問資料庫	單個熱點資料，資料庫壓力驟增	加鎖保護、提前續期、設定永不過期
快取雪崩	大量快取同時失效，所有請求直接訪問資料庫	資料庫崩潰或響應延遲	分散過期時間、快取預熱、限流降級、多級快取
快取穿透	請求的資料在快取和資料庫中都不存在，導致每次請求都查詢資料庫	資料庫壓力持續增加	快取空值、布隆過濾器、引數校驗、限流

這些問題的解決思路，往往是結合多種方法根據業務場景定製化實現的。在面試中，補充實際經驗或程式碼示例，會更具說服力。