【Redis笔记】缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿解决方案

缓存穿透

缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。

解决方案

缓存空对象
布隆过滤
增强id的复杂度，避免被猜测id规律
做好数据的基础格式校验
加强用户权限校验
做好热点参数的限流

缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。

解决方案

给不同的Key的TTL添加随机值
利用Redis集群提高服务的可用性
给缓存业务添加降级限流策略
给业务添加多级缓存

缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

解决方案

• (1) 互斥锁（分布式锁）​​
  ​原理​：当缓存失效时，通过Redis的SETNX命令（或SET key value NX EX）加锁，仅允许一个线程查询数据库并重建缓存，其他线程等待或重试。

public class WaitToFinishMemoryCache<TItem>
{
    private MemoryCache _cache = new MemoryCache(new MemoryCacheOptions());
    private ConcurrentDictionary<object, SemaphoreSlim> _locks = new ConcurrentDictionary<object, SemaphoreSlim>();

    public async Task<TItem> GetOrCreate(object key, Func<Task<TItem>> createItem)
    {
        TItem cacheEntry;

        if (!_cache.TryGetValue(key, out cacheEntry))// Look for cache key.
        {
            SemaphoreSlim mylock = _locks.GetOrAdd(key, k => new SemaphoreSlim(1, 1));

            await mylock.WaitAsync();
            try
            {
                if (!_cache.TryGetValue(key, out cacheEntry))
                {
                    // Key not in cache, so get data.
                    cacheEntry = await createItem();
                    _cache.Set(key, cacheEntry);
                }
            }
            finally
            {
                mylock.Release();
            }
        }
        return cacheEntry;
    }
}

​优点​：强一致性，避免重复查询数据库。
​缺点​：线程阻塞可能影响性能，需设置锁超时防止死锁
。
​​* (2) 逻辑过期（异步刷新）​​
​原理​：在缓存Value中嵌入逻辑过期时间（如{data: "...", expireTime: 1672500000}），过期后异步更新缓存，期间返回旧数据。
​实现步骤​：
查询缓存，若逻辑未过期直接返回数据。
若过期，启动独立线程重建缓存，其他请求仍返回旧数据。
​优点​：高并发下性能更优，无阻塞。
​缺点​：短暂数据不一致，实现复杂度较高。