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Java + Spring Boot + Redis技术栈，在实际使用缓存时遇到 缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩

news 2025/11/5 8:11:41

针对 Java + Spring Boot + Redis 技术栈，在实际使用缓存时遇到 缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩 是非常常见的，下面我会结合这个技术组合，给出 具体原因、问题场景、以及对应的解决方案和代码/配置示例，帮助你在实际项目中更好地应对这些问题。

一、缓存击穿（Cache Breakdown）—— 热点 key 突然失效，大量请求直达数据库

🎯 场景举例

比如“热门商品详情”（如 iPhone 15 商品ID=1001）被缓存，且缓存 key product:1001 设置了过期时间，假设是 30 分钟。当这个 key 恰好在某个高峰期过期，而又有大量用户同时访问该商品，就会导致 大量请求穿透到数据库，造成 DB 压力剧增。

✅ 解决方案（Spring Boot + Redis）

方案1：使用 互斥锁（分布式锁），只允许一个线程重建缓存

使用 Redis 的 SETNX（或 Redisson 的分布式锁）来实现：

依赖（如果使用 Redisson，推荐）：
<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId><version>3.x.x</version>
</dependency>
示例代码（伪代码逻辑，简化版）：
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Autowired
private RedissonClient redissonClient; // 使用 Redisson 分布式锁public Product getProductById(Long id) {String cacheKey = "product:" + id;// 1. 先查缓存Product product = (Product) redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);if (product != null) {return product;}// 2. 缓存没有，尝试获取锁RLock lock = redissonClient.getLock("lock:product:" + id);try {// 尝试加锁，最多等10秒，锁持有15秒后自动释放if (lock.tryLock(10, 15, TimeUnit.SECONDS)) {try {// 双重检查，可能其他线程已经重建好缓存product = (Product) redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);if (product != null) {return product;}// 3. 查数据库product = productRepository.findById(id).orElse(null);if (product != null) {// 4. 写入缓存，设置过期时间，比如30分钟redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, product, 30, TimeUnit.MINUTES);} else {// 可选：缓存空对象，防止穿透redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, new NullProduct(), 5, TimeUnit.MINUTES);}return product;} finally {lock.unlock();}} else {// 没抢到锁，稍后重试或者返回默认/错误信息Thread.sleep(100);return getProductById(id); // 简单重试，生产环境建议限流或返回兜底数据}} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();throw new RuntimeException("获取锁失败", e);}
}

⚠️ 注意：生产环境中应做好重试机制、超时控制与降级策略，不要轻易重试或递归调用。

方案2：逻辑过期 + 后台刷新（适合读多写少）

不设置真正的过期时间，而是在 value 里保存一个过期时间字段，定时检查并异步刷新缓存。

二、缓存穿透（Cache Penetration）—— 查询不存在的数据，绕过缓存

🎯 场景举例

用户请求了一个 不存在的商品 ID（比如 999999999），这个 ID 在数据库中根本不存在，所以每次查询：

  • 缓存中没有
  • 数据库中也没有
    → 导致每次都打到数据库，如果有人恶意发起大量此类请求，DB 就会扛不住。

✅ 解决方案

方案1：缓存空对象（Null Object Pattern）

当查询数据库发现数据不存在时，仍然将一个特殊的标记（如 null 或自定义的 NullProduct 对象）存入 Redis，并设置较短的过期时间，例如 3~5 分钟，避免频繁查库。

代码片段（接上面）：
if (product == null) {// 缓存空对象，防止穿透redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, new NullProduct(), 5, TimeUnit.MINUTES);return null;
}

其中 NullProduct 是你自定义的一个类，代表“空结果”，可用于前端展示或逻辑判断。

方案2：使用 布隆过滤器（Bloom Filter）

在查询数据库之前，先用布隆过滤器判断该 key（如商品 ID）是否 可能存在，如果布隆过滤器判断“一定不存在”，则直接返回，无需查缓存和数据库。

如何集成布隆过滤器？

可以使用 Google 的 Guava BloomFilter（适合单机）或 RedisBloom（适合分布式，需引入 Redis 模块）。

简易示例（Guava，适合简单场景）：
// 初始化时将所有合法商品ID加入布隆过滤器
BloomFilter<Long> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.longFunnel(), 1000000,  // 预期元素数量0.01      // 误判率
);// 添加合法ID
bloomFilter.put(1001L);
bloomFilter.put(1002L);// 查询时先判断
if (!bloomFilter.mightContain(id)) {return null; // 一定不存在
}
// 再查缓存、查DB

⚠️ 生产环境中若数据量大、分布式部署，建议使用 RedisBloom 模块（需 Redis 支持）或自建布隆过滤器服务。

三、缓存雪崩（Cache Avalanche）—— 大量缓存同时失效 / Redis 宕机

🎯 场景举例

假如你给所有商品缓存都设置了 过期时间为 30 分钟，并且这些 key 的过期时间基本一致，那么在 某个 30 分钟的整点时刻，大量缓存同时失效，导致大量请求直接打到数据库，造成服务崩溃。

或者，Redis 宕机或网络抖动，也会导致缓存完全不可用，所有请求直连 DB。

✅ 解决方案

方案1：设置 随机过期时间，避免同时失效

不要所有 key 都设置相同的过期时间，比如：

// 原始：30分钟
// 改为：30分钟 + 随机0~10分钟
int expireTime = 30 + new Random().nextInt(10);
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, product, expireTime, TimeUnit.MINUTES);

这样可以有效让缓存 错开失效时间，避免同时雪崩。

方案2：多级缓存策略

  • 一级缓存：本地缓存（如 Caffeine、Guava Cache）
  • 二级缓存：Redis

即使 Redis 出现问题，本地缓存依然能挡住一部分流量。

示例（Caffeine 作为本地缓存）：
<dependency><groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId><artifactId>caffeine</artifactId>
</dependency>

LoadingCache<Long, Product> localCache = Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES).maximumSize(10_000).build(this::loadProductFromRedisOrDB);

方案3：Redis 高可用

  • 使用 Redis 哨兵（Sentinel） 或 集群（Cluster） 模式，提高缓存可用性，防止单点故障。
  • 如果 Redis 宕机，应有 降级策略（比如返回旧数据、默认值、错误提示等）。

方案4：熔断降级（如 Sentinel、Hystrix）

当数据库压力过大或 Redis 不可用时，可以快速失败或返回兜底内容，避免服务雪崩。

四、其他增强措施（推荐）

✅ 缓存预热

在系统启动时或低峰期，提前将热点数据加载到缓存中，避免冷启动时大量请求直接访问数据库。

✅ 监控与报警

  • 使用 Spring Boot Actuator + Prometheus + Grafana 监控：
    • 缓存命中率
    • Redis 响应时间、QPS
    • 数据库负载
  • 设置报警规则，如缓存未命中率过高、Redis 连接失败等。

✅ 接口限流

对于高频访问接口，可使用 Sentinel、RateLimiter、Redis + Lua 实现接口限流，防止恶意刷接口。

总结（Java + Spring Boot + Redis 应对三大问题）

问题原因简述推荐解决方案（Spring Boot + Redis）
缓存击穿热点 key 突然失效，大量请求直达 DB互斥锁（Redisson）、逻辑过期、后台刷新、双重检查锁
缓存穿透查询不存在的数据，绕过缓存直连 DB缓存空对象（Null Object）、布隆过滤器（Guava / RedisBloom）、参数校验
缓存雪崩大量 key 同时失效 / Redis 宕机设置随机过期时间、多级缓存（Caffeine + Redis）、Redis 高可用、熔断降级、缓存预热
http://www.dtcms.com/a/568915.html

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