Redis缓存实战：彻底解决缓存穿透、击穿、雪崩三大难题

一、缓存穿透

问题描述

查询一个数据库和缓存中都不存在的key，每次请求都打到数据库，大量请求可能拖垃数据库。

解决方案

1. 缓存空对象

@Service public class UserService { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; @Autowired private UserMapper userMapper; public User getUserById(Long id) { String key = "user:" + id; // 查询缓存 User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key); if (user != null) { return user.getId() == null ? null : user; // 返回空对象表示不存在 } // 查询数据库 user = userMapper.selectById(id); if (user == null) { // 缓存空对象，设置短过期时间 redisTemplate.opsForValue().set(key, new User(), 5, TimeUnit.MINUTES); return null; } redisTemplate.opsForValue().set(key, user, 30, TimeUnit.MINUTES); return user; } }

2. 布隆过滤器：将所有合法key存入Bloom Filter，请求先过滤器，不存在的key直接拖到。

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二、缓存击穿

问题描述

查询一个缓存刚好失效的key，大量请求同时打到数据库。

解决方案

互斥锁（推荐）

public User getUserById(Long id) { String key = "user:" + id; User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key); if (user != null) return user; // 加分布式锁 String lockKey = "lock:user:" + id; Boolean locked = redisTemplate.opsForValue() .setIfAbsent(lockKey, "1", 10, TimeUnit.SECONDS); if (Boolean.TRUE.equals(locked)) { try { // 再次查询缓存（可能其他线程已经写入） user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key); if (user == null) { user = userMapper.selectById(id); redisTemplate.opsForValue().set(key, user, 30, TimeUnit.MINUTES); } } finally { redisTemplate.delete(lockKey); } } else { // 未获得锁，稍等重试 Thread.sleep(50); return getUserById(id); } return user; }

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三、缓存雪崩

问题描述

大量缓存key同时失效，大量请求同时打到数据库。

解决方案

1. 过期时间加随机偶数

// 设置缓存时加随机偶数，避免同时失效 int randomExpire = 30 + new Random().nextInt(10); // 30~40分钟 redisTemplate.opsForValue().set(key, user, randomExpire, TimeUnit.MINUTES);

2. 多级缓存：本地缓存（Caffeine）+ Redis两级，即使 Redis雪崩也有本地缓存托底。

3. 缓存预热：项目启动时提前将热点数据加载到缓存。

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总结