Redis 缓存击穿是指热点 key 过期瞬间，大量并发请求直接冲击数据库，导致数据库压力骤增甚至宕机；而缓存穿透则是请求查询根本不存在的数据，缓存和数据库均无命中，请求直达数据库。解决击穿常用互斥锁或逻辑过期方案，确保同一时间只有一个线程重建缓存；解决穿透则采用缓存空值或布隆过滤器，拦截无效请求。两者核心区别在于数据是否存在于数据库以及是否针对热点 key。
Redis 缓存击穿、穿透、雪崩——一次性讲清楚，附 6 种解决方案
先搞懂三个问题到底是什么 很多人搞不清这三个问题的区别，我给你举个超市的例子，一秒钟就懂了。首先说缓存穿透：你开了个超市，有人天天来问你有没有奥特曼变身器卖，你仓库里根本没有这玩意儿，每次有人问你都得去仓库翻一遍，翻多了仓库管理员就烦了。对应到技术场景就是：用户请求的 key 根本不在缓存里，也不在数据库里，每次请求都直接打到数据库，请求多了数据库直接挂。然后是缓存击穿：超市里的可乐搞促销，1 块钱一瓶，几千人同时来买，刚好货架上的可乐卖完了，所有人都挤到仓库去抢，仓库门直接被挤爆。对应技术场景就是：某个热点 key 刚好过期了，这时候大量请求过来，缓存里没有，直接全打到数据库，数据库瞬间被打满。最后是缓存雪崩：超市货架上的所有商品今天统一到期，几千人同时来买东西，发现货架全空了，所有人都冲到仓库去，仓库直接瘫痪。对应技术场景就是：大量缓存 key 同一时间过期，大量请求直接打到数据库，数据库直接宕机。说白了，三个问题本质都是"缓存没挡住请求，直接打到数据库把库打挂了",只是发生的场景不一样而已。6 种亲测有效的解决方案 我整理了工作这几年实际用过的 6 种方案，覆盖了三个问题的所有场景，你可以根据自己的业务情况选。1. 缓存空值/默认值 (解决穿透) 这个是最简单粗暴的方案，对付穿透贼好用。既然用户请求的 key 在数据库里不存在，那你就把这个 key 对应的空值或者默认值写到缓存里，过期时间设短一点，比如 5 分钟。这样下次再有同样的请求过来，直接从缓存里拿空值返回，就不用打数据库了。举个代码例子：defget_user_info(user_id):# 先查缓存 user=redis.get(f"user:{user_id}")ifuser:returnjson.loads(user)ifuser!="null"elseNone# 缓存没有查数据库 user=db.query("SELECT * FROM user WHERE id = %s",user_id).first()ifnotuser:# 数据库不存在，缓存空值，过期时间 5 分钟 redis.setex(f"user:{user_id}",300,"null")returnNone# 数据库存在，写缓存，过期时间 1 小时 redis.setex(f"user:{user_id}",3600,json.dumps(user))returnuser（2026 年 4 月 20 日的资料）
【Redis】缓存三兄弟：穿透 / 击穿 / 雪崩，一文搞定定义、场景与实战方案
在 Redis 面试中，缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩是高频必问的“缓存三兄弟”,也是后端开发中最容易踩坑的三大问题。很多人能说出概念，却分不清场景;能背出解决方案，却讲不清原理和区别。缓存穿透 缓存穿透是指大量请求查询根本不存在的数据，导致每次请求都无法命中缓存，直接穿透到数据库，最终压垮数据库的问题。一、通俗理解 就像一家奶茶店，有人一直问“有没有卖不存在的隐藏款奶茶”,店员每次都要去仓库确认，最后被这些无效请求累垮。二、专业定义 核心特征：查询的 key 在缓存和数据库中都不存在。典型场景：恶意攻击 (用大量不存在的 ID 刷接口)、业务逻辑漏洞 (参数校验不严)。风险：数据库被大量无效查询打满，影响正常业务。三、解决方案 (结合项目实战) 方案 1:缓存空值 (简单直接) 思路：对查询结果为空的 key，也在缓存中存一个空值 (或占位符),并设置短过期时间 (如 60 秒)。优点：实现简单，快速见效。缺点：会占用额外缓存空间，且空值过期后仍可能穿透。publicObjectgetData(Stringkey){Objectvalue=redisTemplate.opsForValue().get(key);if(value!=null){returnvalue;}// 缓存未命中，查数据库 Objectdata=dbMapper.queryData(key);if(data==null){// 缓存空值，设置短过期时间 redisTemplate.opsForValue().set(key,"NULL",60,TimeUnit.SECONDS);returnnull;}else{redisTemplate.opsForValue().set(key,data,30,TimeUnit.MINUTES);returndata;}}（搜索结果收录于 2026 年 3 月 10 日）
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。比如淘宝双十一，对于某个特价热门的商品信息，缓存在 Redis 中，刚好 0 点，这个商品信息在 Redis 中过期查不到了，这时候大量的用户又同时正好访问这个商品，就会造成大量的请求同时到达数据库。二、解决办法 ①、设置热点数据永不过期 对于某个需要频繁获取的信息，缓存在 Redis 中，并设置其永不过期。当然这种方式比较粗暴，对于某些业务场景是不适合的。②、定时更新 比如这个热点数据的过期时间是 1h，那么每到 59minutes 时，通过定时任务去更新这个热点 key，并重新设置其过期时间。③、互斥锁 这是解决缓存穿透比较常用的方法。互斥锁简单来说就是在 Redis 中根据 key 获得的 value 值为空时，先锁上，然后从数据库加载，加载完毕，释放锁。若其他线程也在请求该 key 时，发现获取锁失败，则睡眠一段时间 (比如 100ms) 后重试。（消息于 2026 年 4 月 21 日发布）
【高并发实战】Redis 缓存穿透、击穿、雪崩:3 大经典的“炸库”危机与自救指南
我们引入 Redis 的初衷，是让它作为“防弹衣”挡在 MySQL 数据库前面，拦截大部分的读取请求。但在高并发场景下，如果这层防弹衣破了 (缓存失效) 或者没防住 (查询不存在的数据),海量的流量就会瞬间打到脆弱的数据库上，导致数据库 CPU 飙升甚至宕机。这就是我们常说的缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。这三个词听起来很像，但成因和解决方法完全不同。今天一文帮你彻底厘清。1. 缓存穿透 (Cache Penetration) 比喻：你的防弹衣上全是洞，子弹直接穿过去打中身体。现象：用户想要查询一个数据，Redis 里没有，数据库里也没有。结果就是：每次请求都会穿过 Redis，去查一遍数据库，然后返回空。当有恶意攻击者利用脚本疯狂查询不存在的 ID(如 id=-1) 时，数据库会被瞬间打垮。核心原因：查询了根本不存在的数据。解决方案：方案 A:缓存空值 (Cache Null Value) 当数据库没查到时，我们也往 Redis 里存一个 null 或空字符串，并设置一个较短的过期时间 (比如 30 秒)。优点：实现简单。缺点：消耗内存 (如果攻击者随机生成无数个 ID)。方案 B:布隆过滤器 (Bloom Filter) —— 推荐 在访问 Redis 之前，先加一道屏障。布隆过滤器能通过极小的内存判断“某样东西一定不存在或可能存在”。如果布隆过滤器判定 ID 不存在，直接拦截，根本不让请求碰 Redis 和数据库。2. 缓存击穿 (Cache Breakdown) 比喻：防弹衣上某一个点 (比如心脏部位) 破了个洞，狙击手盯着这个点打。现象：某一个热点 Key(比如微博热搜第一名的 ID),在不停地扛着大并发。突然，这个 Key 的过期时间到了。就在缓存失效的这一瞬间，成千上万的请求同时涌入，发现 Redis 没数据，全部冲向数据库。数据库瞬间被单一的热点数据压垮。核心原因：单一热点 Key 过期 + 高并发。解决方案：方案 A:互斥锁 (Mutex Lock) 当发现 Redis 没数据时，不要所有人一窝蜂去查数据库。大家排队，只让第一个人去查，查到了写回 Redis，后面的人直接读 Redis。代码逻辑：使用 SETNX 获取锁。方案 B:逻辑过期 (Logical Expiration) 物理上不设置过期时间 (永不过期),但在 Value 内部存一个时间戳。查询时检测到时间戳过期了，异步开启一个线程去更新数据，当前请求先返回旧数据。（撰于 2025 年 12 月 30 日）
FAQ
缓存击穿和缓存穿透的主要区别是什么？
缓存击穿针对的是存在的热点数据，因过期导致并发请求直击数据库；缓存穿透针对的是不存在的数据，请求直接穿透缓存和数据库。
如何解决缓存击穿问题？
常用方案包括互斥锁（只让一个线程查库重建缓存）和逻辑过期（不设物理过期，异步更新）。
缓存穿透的防御手段有哪些？
主要手段有缓存空值（设置短过期时间）和使用布隆过滤器拦截非法请求。