Redis 缓存穿透击穿雪崩
加了缓存后数据库压力骤降，但缓存也有三种“被击穿”的典型故障：穿透（查根本不存在的数据）、击穿（热点 key 过期瞬间被打爆）、雪崩（大量 key 同时失效压垮数据库）。三者名字像、成因不同、解法也不同，本章逐个拆解。
缓存穿透：查不存在的数据
穿透指请求的 key 在缓存和数据库里都不存在，缓存永远拦不住，每次请求都打到数据库，常见于恶意攻击或非法参数。
127.0.0.1:6379> GET user:999999 # 不存在的 id，缓存 miss
# 输出：(nil)
127.0.0.1:6379> GET user:999999 # 每次都 miss，每次都查库
# 输出：(nil)
三种常用解法，可叠加使用：
- 参数校验：id 格式、范围不合法直接拒绝，拦截大部分攻击请求。
- 缓存空值：查不到也写入缓存，值为空占位，TTL 设短（如 60 秒），避免恶意 key 反复穿透：
127.0.0.1:6379> SET user:999999 "" EX 60 NX # 空值也缓存 60 秒
# 输出：OK
- 布隆过滤器：启动时把全部合法 id 装入过滤器，请求先过过滤器，判定“不存在”直接返回。Redis 可用 RedisBloom 模块，也可在应用层用 Guava 等实现：
127.0.0.1:6379> BF.ADD userFilter 10001 # 合法 id 先登记（需 RedisBloom）
# 输出：(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS userFilter 999999
# 输出：(integer) 0 # 0 表示一定不存在，直接拦截
缓存击穿：热点 key 过期的瞬间
击穿针对单个热点 key：它正被高并发访问时恰好过期，一瞬间所有请求同时 miss、同时打到数据库。解决思路是“同一时刻只允许一个请求回源重建”：
- 互斥锁：查缓存 miss 后先抢锁，抢到者查库回填，其余线程短暂等待后重查缓存：
# 流程示意：需 import redis, time 并实现 query_db（放入 main 或函数中运行）
r = redis.Redis(host="127.0.0.1", port=6379)
lock_ok = r.set("lock:hot", "1", nx=True, ex=10) # 抢锁成功才回源
if lock_ok:
data = query_db("hot")
r.setex("cache:hot", 300, data) # 重建并回填
r.delete("lock:hot") # 释放锁
else:
time.sleep(0.1) # 没抢到，稍等重试
- 逻辑过期：不给热点 key 设物理 TTL，而在 value 里存“过期时间戳”，读取时发现逻辑过期，先返回旧值，再由后台线程异步重建，用户几乎无感知，适合不要求绝对新鲜的场景。
缓存雪崩：大量 key 同时失效
雪崩的规模大一个量级：缓存中大批 key 在同一时刻过期，或整个缓存实例宕机重启后缓存为空，所有流量瞬间涌向数据库。治理思路是“分散失效时间 + 挡住瞬时流量”：
- 过期时间随机化：固定 TTL 上加随机偏移，避免集体过期：
# 需要 redis-py：pip install redis
import random, redis
r = redis.Redis(host="127.0.0.1", port=6379)
r.setex("news:1", 3600 + random.randint(0, 600), "标题") # 1 小时 + 0~10 分钟随机
- 多级缓存：Redis 前再放一层本地缓存（如 Caffeine/进程内 map），Redis 抖动时由本地缓存顶住。
- 限流与降级：数据库前加限流，超阈值直接降级返回提示，保护数据库不死。
- 高可用：集群 + 主从 + 持久化，避免宕机后缓存“全空”直接重启。
三者对比速查
| 场景 | 特征 | 查库根因 | 核心解法 |
|---|---|---|---|
| 穿透 | 数据根本不存在 | 永远 miss | 参数校验、空值缓存、布隆过滤器 |
| 击穿 | 单个热点 key 过期 | 瞬间集体 miss | 互斥锁、逻辑过期 |
| 雪崩 | 大批 key 同时失效 | 集体 miss | TTL 随机化、多级缓存、限流降级 |
小结：穿透是“查不存在”，用布隆过滤器或空值缓存挡住；击穿是“热点过期瞬间”，用互斥锁或逻辑过期；雪崩是“集体失效”，靠 TTL 随机化、多级缓存与限流降级。它们都要求缓存之外必须有兜底，且数据库侧限流永远值得做。