Redis 作为高性能缓存系统，在实际应用中可能会遇到缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿三大经典问题。这些问题会严重影响系统性能和稳定性。下面从技术原理和案例角度分析这些问题，并提供解决方案。

1.缓存穿透（Cache Penetration）

问题描述

缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存中没有该数据，请求会直接落到数据库上。如果大量此类请求并发访问，数据库可能会被压垮。

技术原理

• 缓存层和数据库层都没有数据。
• 恶意攻击或异常请求可能导致大量无效查询。

案例

• 用户请求一个不存在的商品 ID，缓存未命中，直接查询数据库。
• 攻击者伪造大量不存在的 ID 发起请求，导致数据库压力激增。

解决方案

1. 缓存空值：
2. 对于查询结果为空的请求，将空值（如 null）缓存一段时间，避免重复查询数据库。
3. 示例代码：

String value = redis.get(key);
if (value == null) {
    value = db.get(key);
    if (value == null) {
        redis.set(key, "NULL", 60); // 缓存空值，设置较短过期时间
    } else {
        redis.set(key, value, 3600); // 缓存真实值
    }
}

布隆过滤器（Bloom Filter）：

• 使用布隆过滤器预先存储所有可能存在的键，查询时先检查布隆过滤器，如果键不存在则直接返回。
• 示例：

from pybloom_live import BloomFilter

bf = BloomFilter(capacity=100000, error_rate=0.001)
for key in all_keys:
    bf.add(key)

if key not in bf:
    return "Key not exists"

2.缓存雪崩（Cache Avalanche）

问题描述

缓存雪崩是指缓存中大量数据同时过期，导致大量请求直接落到数据库上，引发数据库压力激增甚至崩溃。

技术原理

• 缓存数据设置了相同的过期时间，导致同时失效。
• 高并发场景下，数据库无法承受突增的请求。

案例

• 某电商平台的商品缓存设置了 24 小时过期时间，结果在凌晨 0 点大量缓存同时失效，导致数据库瞬间被打满。

解决方案

1. 设置随机过期时间：
2. 为缓存数据设置随机的过期时间，避免同时失效。
3. 示例代码：

int expireTime = 3600 + new Random().nextInt(600); // 基础时间 + 随机时间
redis.set(key, value, expireTime);

缓存永不过期，异步更新：

• 缓存数据不设置过期时间，通过后台任务定期更新缓存。
• 示例：

def update_cache():
    while True:
        data = db.get_data()
        redis.set("cache_key", data)
        time.sleep(3600)  # 每小时更新一次

1. 多级缓存：
2. 使用多级缓存（如本地缓存 + Redis），即使 Redis 缓存失效，本地缓存仍可提供部分数据支持。

3.缓存击穿（Cache Breakdown）

问题描述

缓存击穿是指某个热点数据过期后，大量并发请求同时落到数据库上，导致数据库压力激增。

技术原理

• 热点数据突然失效。
• 高并发请求同时尝试重建缓存。

案例

• 某热门商品的缓存过期后，大量用户同时请求该商品，导致数据库瞬间被打满。

解决方案

1. 互斥锁（Mutex Lock）：
2. 在缓存失效时，使用分布式锁（如 Redis 的 SETNX）确保只有一个线程去重建缓存，其他线程等待。
3. 示例代码：

String value = redis.get(key);
if (value == null) {
    if (redis.setnx("lock_key", "1")) { // 获取锁
        redis.expire("lock_key", 10); // 设置锁过期时间
        value = db.get(key);
        redis.set(key, value, 3600);
        redis.del("lock_key"); // 释放锁
    } else {
        Thread.sleep(100); // 等待重试
        return getData(key); // 重试获取缓存
    }
}

热点数据永不过期：

• 对热点数据不设置过期时间，通过后台任务定期更新。
• 示例：

def update_hot_data():
    while True:
        hot_data = db.get_hot_data()
        redis.set("hot_key", hot_data)
        time.sleep(60)  # 每分钟更新一次

1. 提前续期：
2. 在缓存即将过期时，提前异步更新缓存，避免缓存失效。

总结

• 缓存穿透：通过缓存空值和布隆过滤器解决。
• 缓存雪崩：通过设置随机过期时间、多级缓存和异步更新解决。
• 缓存击穿：通过互斥锁、热点数据永不过期和提前续期解决。

通过合理设计缓存策略，可以有效避免 Redis 缓存三剑客问题，提升系统稳定性和性能。