缓存穿透、雪崩、击穿：三大故障全解析

缓存穿透 缓存雪崩 缓存击穿这三者是缓存架构中最常见的三类故障场景，核心差异在于触发原因、影响范围和应对策略，从底层原理到解决方案可以这样拆解：

一、 缓存穿透

1. 定义

指请求的数据在缓存和数据库中都不存在，每次请求都会穿透缓存直接打到数据库，导致数据库压力骤增，甚至被打垮。

• 典型场景：恶意攻击（如构造大量不存在的 key 发起请求）、业务逻辑疏漏（如查询参数错误）。
• 底层影响：缓存命中率极低，数据库频繁执行无意义的查询，连接池被占满，正常请求无法响应。
  

  2. 核心应对策略

  策略原理优缺点

  空值缓存	数据库查询为空时，将 key 对应的空值（如 null）写入缓存，并设置短过期时间（如 5 分钟）	优点：实现简单；缺点：会占用少量缓存空间，可能被恶意 key 撑爆
  布隆过滤器	启动时将数据库中所有有效 key 预加载到布隆过滤器中，请求先经过过滤器校验，不存在的 key 直接拦截	优点：空间效率极高，拦截效率接近 100%；缺点：存在误判率（无法区分 “一定不存在” 和 “可能存在”），不支持删除操作
  请求限流 / 校验	对接口做参数合法性校验，对异常请求频率的 IP 进行限流	优点：从源头拦截恶意请求；缺点：无法应对正常业务的无效查询

3. 代码示例（空值缓存）

public Object getValue(String key) {
// 1. 先查缓存
Object cacheValue = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (cacheValue != null) {
return cacheValue;
}
// 2. 缓存未命中，查数据库
Object dbValue = dbMapper.selectByKey(key);
if (dbValue == null) {
// 3. 数据库无数据，缓存空值并设置短过期时间
redisTemplate.opsForValue().set(key, null, 5, TimeUnit.MINUTES);
return null;
}
// 4. 数据库有数据，缓存并返回
redisTemplate.opsForValue().set(key, dbValue, 30, TimeUnit.MINUTES);
return dbValue;
}

二、 缓存雪崩

1. 定义

指大量缓存数据在同一时间点过期，导致所有请求瞬间穿透到数据库，数据库因压力过载而宕机，进而引发整个系统雪崩。

• 典型场景：缓存集群重启、批量设置相同的过期时间（如促销活动结束时间统一）。
• 底层影响：短时间内数据库请求量飙升，CPU/IO 打满，服务雪崩效应（一层故障蔓延到多层）。

2. 核心应对策略

3. 代码示例（过期时间随机化）

public void setValue(String key, Object value) {
// 基础过期时间 30 分钟，随机偏移 0-5 分钟
int baseExpire = 30 * 60;
int randomExpire = new Random().nextInt(5 * 60);
int totalExpire = baseExpire + randomExpire;
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, totalExpire, TimeUnit.SECONDS);
}

三、 缓存击穿

1. 定义

指某个热点 key 突然过期，此时恰好有大量并发请求访问该 key，所有请求都会穿透到数据库，导致数据库瞬间压力暴增。

• 核心区别于雪崩：击穿是单个热点 key 的问题，雪崩是大量 key 的问题。
• 典型场景：秒杀商品的缓存过期、热门资讯的缓存失效。

2. 核心应对策略

3. 代码示例（互斥锁方案）

public Object getHotValue(String key) {
// 1. 查缓存
Object cacheValue = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (cacheValue != null) {
return cacheValue;
}
// 2. 缓存未命中，加分布式锁
String lockKey = "lock:" + key;
Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 3, TimeUnit.SECONDS);
if (lock != null && lock) {
try {
// 3. 拿到锁，查数据库并更新缓存
Object dbValue = dbMapper.selectByKey(key);
redisTemplate.opsForValue().set(key, dbValue, 30, TimeUnit.MINUTES);
return dbValue;
} finally {
// 4. 释放锁
redisTemplate.delete(lockKey);
}
} else {
// 5. 未拿到锁，自旋等待（或返回兜底数据）
Thread.sleep(50);
return getHotValue(key);
}
}

四、 三者核心区别总结