八、redis 入门 之 雪崩、穿透、击穿
一、击穿（单key）
1、描述
- 问题定义：某个 “高频访问的热点 Key”（如热门商品、首页 Banner）突然过期，此时大量请求同时查询该 Key，瞬间穿透到数据库，导致数据库短时间压力暴增（类似 “单点突破”）。
- 一句话例子：某网红口红的缓存 Key（“goods:10086”）过期，同一秒有 1 万用户查询该口红，缓存查不到，1 万次请求全打给数据库，数据库瞬间卡顿。
2、解决办法
热点 Key “永不过期”：
对核心热点 Key（如首页数据、TOP10 商品）不设置过期时间，通过业务代码主动更新缓存（如商品库存变了就同步更新缓存）。
互斥锁（分布式锁）：
- 当缓存 Key 过期时，只允许一个请求去数据库查数据并更新缓存，其他请求等待该请求更新完缓存后，再从缓存获取数据（用 Redis 的 SETNX 命令实现锁）。
二、雪崩（大量key）
1、描述
- 问题定义：短时间内大量 Redis 缓存 Key 同时过期，或 Redis 服务宕机，导致所有请求瞬间穿透到数据库，引发数据库压力骤增甚至宕机。
- 一句话例子：电商平台 “双 11” 零点有 10 万件商品的缓存同时过期，用户查询这些商品的请求全打到数据库，数据库直接崩了。
2、解决方案
- 缓存过期时间 “加随机值”：给每个 Key 的过期时间加 5-10 分钟随机数，避免集中过期（如原 1 小时过期，改为 3600±300 秒）。
- 服务熔断 / 限流：用 Sentinel、Hystrix 等工具，当数据库压力超阈值时，暂时拒绝部分请求，避免数据库过载。
- Redis 集群高可用：部署主从 + 哨兵或 Redis Cluster，防止单节点宕机导致整个缓存不可用。
三、穿透（无数据）
1、描述
- 问题定义：请求查询的是 “不存在的数据”（如查 ID=-1 的用户），这类数据既不在 Redis 缓存，也不在数据库，导致请求每次都穿透到数据库，长期积累会压垮数据库。
- 一句话例子：黑客用脚本批量查询 “ID=9999999”“ID=-123” 等不存在的用户，缓存查不到，所有请求全打给数据库，数据库 CPU 飙升到 100%。
2、解决办法
- 缓存 “空值”：对查询结果为 null 的数据，也在 Redis 缓存（如 Key=“user:9999999”，Value=null），并设置短过期时间（如 5 分钟），避免重复穿透。
- 布隆过滤器（Bloom Filter）：提前将数据库中所有 “存在的 Key”（如合法用户 ID、商品 ID）存入布隆过滤器，请求先过过滤器 —— 不存在的 Key 直接拦截，不进缓存和数据库。
- 还可以在接收请求是判断是否合法，将不合法的请求直接返回屏蔽。合法的数据再放行