日期：2025-08-15 | 作者：枝莺 | 分类：后端开发

问题背景

暑假在开发记者团设备管理小程序时，发现某些时间段接口响应特别慢。排查后发现是 Redis 缓存使用不当导致的。今天系统整理下缓存三大经典问题。

1. 缓存穿透

现象：查询一个根本不存在的数据，缓存中没有，每次请求都打到数据库。

用户查 id=99999（不存在） → 缓存没有 → 查数据库 → 数据库也没有 → 缓存不写 → 下次再来，继续打数据库

解决方案：

// 方案1: 缓存空值（简单有效） public Device getDevice(Long id) { String key = "device:" + id; Device device = (Device) redisTemplate.opsForValue().get(key); if (device != null) return device; // 检查是否是缓存空值标记 String nullMark = (String) redisTemplate.opsForValue().get("device:null:" + id); if ("NULL".equals(nullMark)) return null; device = deviceMapper.selectById(id); if (device != null) { redisTemplate.opsForValue().set(key, device, 30, TimeUnit.MINUTES); } else { // 缓存空值，短期过期 redisTemplate.opsForValue().set("device:null:" + id, "NULL", 3, TimeUnit.MINUTES); } return device; }

// 方案2: 布隆过滤器（更优雅） @Configuration public class BloomFilterConfig { @Bean public BloomFilter<Long> deviceBloomFilter(DeviceMapper mapper) { List<Long> allIds = mapper.selectAllIds(); BloomFilter<Long> filter = BloomFilter.create( Funnels.longFunnel(), allIds.size(), 0.01); allIds.forEach(filter::put); return filter; } }

2. 缓存击穿

现象：热点key在过期瞬间，大量并发请求同时打到数据库。

热点key "device:hot:100" 过期 → 瞬间1000个请求同时查DB → 数据库压力暴增

解决方案：

// 互斥锁（最常用） public Device getHotDevice(Long id) { String key = "device:hot:" + id; Device device = (Device) redisTemplate.opsForValue().get(key); if (device != null) return device; // 加锁，只有一个请求去查DB String lockKey = "lock:device:" + id; try { if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 10, TimeUnit.SECONDS)) { // 双重检查 device = (Device) redisTemplate.opsForValue().get(key); if (device != null) return device; device = deviceMapper.selectById(id); redisTemplate.opsForValue().set(key, device, 30, TimeUnit.MINUTES); return device; } else { // 没拿到锁，等一会儿重试 Thread.sleep(100); return getHotDevice(id); // 递归重试 } } finally { redisTemplate.delete(lockKey); } }

3. 缓存雪崩

现象：大量key在同一时间过期，或者Redis挂了。

解决方案：

• 过期时间加随机值：EXPIRE + random(0~300)秒

• 多级缓存：本地Caffeine + Redis

• Redis 高可用：哨兵/集群

// 过期时间加随机 int expireTime = 1800 + ThreadLocalRandom.current().nextInt(300); redisTemplate.opsForValue().set(key, value, expireTime, TimeUnit.SECONDS);

总结

这些方案在我自己的项目里全部落地了，实际效果很好。特别是互斥锁方案，把热点数据查询的DB压力从峰值1000QPS降到了1QPS。