面试题：Redis 中的缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩是什么？

在面试中，如果被问到 Redis 中的缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩，可以从以下几个方面进行回答：

1. 缓存击穿（Cache Breakdown）

定义

缓存击穿是指 某个热点数据在缓存中过期 的同时，有大量并发请求同时访问这个数据，导致请求直接打到数据库上，造成数据库压力骤增。

原因

热点数据在缓存中过期。
大量并发请求同时访问这个数据。

解决方案

设置热点数据永不过期：对于某些热点数据，可以设置其永不过期，或者定期异步更新缓存。
加分布式锁：当缓存失效时，使用分布式锁（如 Redis 的 SETNX 命令）保证只有一个请求去加载数据，其他请求等待并重试。
缓存预热：在系统启动或低峰期，提前加载热点数据到缓存中。

2. 缓存穿透（Cache Penetration）

定义

缓存穿透是指 查询一个不存在的数据，由于缓存中不存在，请求直接打到数据库上。如果大量请求查询不存在的数据，会导致数据库压力过大。

原因

查询的数据在数据库和缓存中都不存在。
恶意攻击或非法请求，故意查询不存在的数据。

解决方案

缓存空值：对于查询结果为空的请求，将空值也缓存起来，并设置一个较短的过期时间（如 5 分钟），避免重复查询数据库。
布隆过滤器（Bloom Filter）：在缓存层之前加一个布隆过滤器，用于快速判断数据是否存在。如果布隆过滤器判断数据不存在，则直接返回，避免查询数据库。
参数校验：对请求参数进行合法性校验，过滤掉非法请求。

3. 缓存雪崩（Cache Avalanche）

定义

缓存雪崩是指 大量缓存数据在同一时间过期，导致大量请求直接打到数据库上，造成数据库压力骤增，甚至崩溃。

原因

大量缓存数据设置了相同的过期时间。
缓存服务宕机，导致所有请求直接打到数据库。

解决方案

设置不同的过期时间：为缓存数据设置随机的过期时间，避免大量数据同时过期。
缓存高可用：使用 Redis 集群或主从复制，保证缓存服务的高可用性，避免单点故障。
限流降级：在缓存失效时，使用限流机制（如令牌桶、漏桶算法）控制请求量，或者直接返回降级数据，避免数据库压力过大。
缓存预热：在系统启动或低峰期，提前加载数据到缓存中，并设置合理的过期时间。

4. 对比总结

问题	定义	原因	解决方案
缓存击穿	热点数据过期，大量请求直接访问数据库。	热点数据过期 + 高并发请求。	设置热点数据永不过期、加分布式锁、缓存预热。
缓存穿透	查询不存在的数据，请求直接访问数据库。	恶意攻击或非法请求，查询不存在的数据。	缓存空值、布隆过滤器、参数校验。
缓存雪崩	大量缓存数据同时过期，导致大量请求直接访问数据库。	大量缓存数据设置相同的过期时间，或缓存服务宕机。	设置不同的过期时间、缓存高可用、限流降级、缓存预热。

5. 示例代码

缓存击穿解决方案：分布式锁

public String getDataWithLock(String key) {
    // 1. 先读缓存
    String value = jedis.get(key);
    if (value != null) {
        return value;
    }

    // 2. 缓存未命中，尝试加锁
    String lockKey = "lock:" + key;
    String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
    if (jedis.setnx(lockKey, lockValue) == 1) {
        try {
            // 3. 加锁成功，读数据库
            value = database.get(key);
            if (value != null) {
                // 4. 将数据写入缓存
                jedis.set(key, value);
            } else {
                // 5. 缓存空值
                jedis.set(key, "", "NX", "EX", 300); // 空值缓存 5 分钟
            }
        } finally {
            // 6. 释放锁
            if (lockValue.equals(jedis.get(lockKey))) {
                jedis.del(lockKey);
            }
        }
    } else {
        // 7. 加锁失败，等待并重试
        try {
            Thread.sleep(100); // 等待 100ms
            return getDataWithLock(key); // 重试
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }
    return value;
}

缓存穿透解决方案：布隆过滤器

public String getDataWithBloomFilter(String key) {
    // 1. 先检查布隆过滤器
    if (!bloomFilter.mightContain(key)) {
        return null; // 数据不存在，直接返回
    }

    // 2. 读缓存
    String value = jedis.get(key);
    if (value != null) {
        return value;
    }

    // 3. 缓存未命中，读数据库
    value = database.get(key);
    if (value != null) {
        // 4. 将数据写入缓存
        jedis.set(key, value);
    } else {
        // 5. 缓存空值
        jedis.set(key, "", "NX", "EX", 300); // 空值缓存 5 分钟
    }
    return value;
}