Redis 缓存优化接口性能的核心在于减少数据库直接访问。针对缓存穿透，可采用布隆过滤器拦截不存在请求或缓存空值并设置短过期时间；针对缓存雪崩，应避免大量 Key 同时失效，通过设置随机过期时间、使用互斥锁控制并发重建缓存、或采用双层缓存策略。此外，热点 Key 可设置永不过期或通过定时任务更新，确保高并发下系统稳定。

redis 缓存穿透、缓存雪崩、热点 Key 问题分析及解决方案

缓存穿透 缓存系统，按照 KEY 去查询 VALUE，当 KEY 对应的 VALUE 一定不存在的时候并对 KEY 并发请求量很大的时候，就会对后端造成很大的压力。查询一个必然不存在的数据。比如文章表，查询一个不存在的 id，每次都会访问 DB，如果有人恶意破坏，很可能直接对 DB 造成影响。由于缓存不命中，每次都要查询持久层 (回源),从而失去缓存的意义。解决方法 缓存层缓存空值 缓存太多空值，占用更多空间。(优化：给个空值过期时间) 存储层更新代码了，缓存层还是空值。(优化：后台设置时主动删除空值，并缓存把值进去) 将数据库中所有的查询条件，放到 布隆过滤器 中。当一个查询请求来临的时候，先经过布隆过滤器进行检查，如果请求存在这个条件中，那么继续执行，如果不在，直接丢弃。注意事项： 使用布隆过滤器时，如果数据库中有 10000 个条件，那么布隆过滤器的容量 size 设置的要稍微比 10000 大一些，比如 12000。 对于误判率的设置，根据实际项目，以及硬件设施来具体决定。但是一定不能设置为 0，并且误判率设置的越小，哈希函数跟数组长度都会更多跟更长，那么对硬件，内存中间的要求就会相应的高。 综上：我们可以利用布隆过滤器，将 redis 缓存击穿控制在一个可容忍的范围内。 缓存雪崩 (缓存失效) 如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。缓存层宕掉后，流量会像奔逃的野牛一样，打向后端存储。解决办法 在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个 key 只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待; 可以通过缓存 reload 机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存; 不同的 key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀; 做二级缓存，或者双缓存策略：A1 为原始缓存，A2 为拷贝缓存; A1 失效时，可以访问 A2，A1 缓存失效时间设置为短期，A2 设置为长期。

SpringBoot 中如何解决 Redis 的缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？

在使用 Redis 缓存时，可能会遇到一些缓存问题，最常见的包括缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。1. 缓存穿透 缓存穿透指的是在缓存中没有找到需要的值，每次请求都会访问数据库，而由于数据库中也不存在需要的数据，导致每次请求返回的结果都为空，从而浪费了大量的服务端资源。这种情况可以通过添加布隆过滤器 (BloomFilter) 进行处理，将所有可能的查询参数哈希后存储起来，每次查询前先判断哈希值是否存在于布隆过滤器中，若不在则直接返回空结果。2. 缓存击穿 缓存击穿指的是一个原本存在的 key，在缓存失效的一刹那，同时有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存中不存在该 key，于是就直接请求了数据库，从而导致了数据库瞬时压力过大甚至宕机的情况。这种情况可以通过为热点数据设置永不过期的方式解决，一般会使用 Redis 的 setnx(SET if Not eXists) 命令，将缓存数据永久保存在 Redis 中。3. 缓存雪崩 缓存雪崩指的是缓存中大量的 key，在同一时刻失效，导致大量的请求直接打到了数据库，从而导致数据库瞬时压力过大甚至宕机的情况。这种情况可以通过加入一个随机过期时间解决，不同的 key 分别设置不同的过期时间来保证不会在同一时间失效。也可以使用 Redis Cluster 技术对 Redis 数据库进行集群化部署，避免单点故障。

Redis 详解 (十二)------ 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

1、缓存穿透 一、概念 缓存穿透：缓存和数据库中都没有的数据，可用户还是源源不断的发起请求，导致每次请求都会到数据库，从而压垮数据库。如下图红色的流程：比如客户查询一个根本不存在的东西，首先从 Redis 中查不到，然后会去数据库中查询，数据库中也查询不到，那么就不会将数据放入到缓存中，后面如果还有类似源源不断的请求，最后都会压到数据库来处理，从而给数据库造成巨大的压力。二、解决办法 ①、业务层校验 用户发过来的请求，根据请求参数进行校验，对于明显错误的参数，直接拦截返回。比如，请求参数为主键自增 id，那么对于请求小于 0 的 id 参数，明显不符合，可以直接返回错误请求。②、不存在数据设置短过期时间 对于某个查询为空的数据，可以将这个空结果进行 Redis 缓存，但是设置很短的过期时间，比如 30s，可以根据实际业务设定。注意一定不要影响正常业务。③、布隆过滤器 关于布隆过滤器，后面会详细介绍。布隆过滤器是一种数据结构，利用极小的内存，可以判断大量的数据“一定不存在或者可能存在”。对于缓存击穿，我们可以将查询的数据条件都哈希到一个足够大的布隆过滤器中，用户发送的请求会先被布隆过滤器拦截，一定不存在的数据就直接拦截返回了，从而避免下一步对数据库的压力。2、缓存击穿 一、概念 缓存击穿:Redis 中一个热点 key 在失效的同时，大量的请求过来，从而会全部到达数据库，压垮数据库。这里要注意的是这是某一个热点 key 过期失效，和后面介绍缓存雪崩是有区别的。

Redis 使用 | 缓存穿透，雪崩，击穿以及解决方案分析

一。什么是 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。在流量大时，可能 DB 就挂掉了，要是有人利用不存在的 key 频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。小点的单机系统，基本上用 postman 就能搞死，比如我自己买的阿里云服务 像这种你如果不对参数做校验，数据库 id 都是大于 0 的，我一直用小于 0 的参数去请求你，每次都能绕开 Redis 直接打到数据库，数据库也查不到，每次都这样，并发高点就容易崩掉了。缓存穿透解决方案 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题。1.最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被 这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。2.另外也有一个更为简单粗暴的方法 (我们采用的就是这种),如果一个查询返回的数据为空 (不管是数 据不存在，还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。二。什么是 缓存雪崩 我了解的，目前电商首页以及热点数据都会去做缓存，一般缓存都是定时任务去刷新，或者是查不到之后去更新的，定时任务刷新就有一个问题。举个简单的例子：如果所有首页的 Key 失效时间都是 12 小时，中午 12 点刷新的，我零点有个秒杀活动大量用户涌入，假设当时每秒 6000 个请求，本来缓存在可以扛住每秒 5000 个请求，但是缓存当时所有的 Key 都失效了。此时 1 秒 6000 个请求全部落数据库，数据库必然扛不住，它会报一下警，真实情况可能 DBA 都没反应过来就直接挂了。

FAQ

什么是缓存穿透？

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。

如何防止缓存雪崩？

可以通过加入一个随机过期时间解决，不同的 key 分别设置不同的过期时间来保证不会在同一时间失效。也可以使用 Redis Cluster 技术对 Redis 数据库进行集群化部署，避免单点故障。