在企業級應用場景中，Redis 作為高性能緩存利器，極大提升了系統響應速度，但隨著業務復雜度和并發量的攀升，緩存相關的各類挑戰也接踵而至。比如系統啟動時緩存缺失導致的數據庫壓力、大量緩存同時失效引發的連鎖故障、熱點數據過期引發的集中查詢風暴，以及惡意請求穿透緩存直擊數據庫等問題，都可能成為系統穩定運行的隱患。接下來，我們將深入剖析緩存預熱、緩存雪崩、緩存擊穿、緩存穿透這四大企業級緩存難題，并詳解對應的解決方案。

企業級解決方案

緩存預熱

緩存預熱是在系統上線或重啟后，提前將一些熱點數據加載到緩存中的操作，主要目的是避免用戶首次訪問相關數據時，因緩存中無對應數據，都去查詢數據庫等后端數據源 ，從而產生較高延遲或給后端帶來巨大壓力。

解決方案

準備工作：

1. 日常例行統計數據訪問記錄，統計訪問頻度較高的熱點數據
2. 將統計結果中的數據分類，根據級別，redis優先加載級別較高的熱點數據

實施：

1. 使用腳本程序固定觸發數據預熱過程
2. 如果條件允許，使用了CDN（內容分發網絡），效果會更好

總結

緩存預熱就是系統啟動前，提前將相關的緩存數據直接加載到緩存系統。避免在用戶請求的時候，先查 詢數據庫，然后再將數據緩存的問題！用戶直接查詢事先被預熱的緩存數據

緩存雪崩

緩存雪崩是指在某一時間段內，緩存中大量熱點數據同時過期失效，或緩存服務因故障（如宕機、網絡中斷）突然不可用，導致所有原本應訪問緩存的請求全部轉向后端數據庫等數據源，引發數據庫壓力驟增、響應延遲甚至宕機，最終導致整個系統服務不可用的連鎖故障。

解決方案：

• 給不同的Key的TTL添加隨機值
• 利用Redis集群提高服務的可用性
• 給緩存業務添加降級限流策略
• 給業務添加多級緩存

緩存擊穿

緩存擊穿指的是在緩存中，某個熱點數據（訪問頻率極高的數據 ）的緩存過期，大量并發請求同時到達，由于緩存已失效，導致所有原本應訪問緩存的請求全部轉向后端數據庫等數據源，進而可能導致數據庫負載過高甚至服務崩潰?。

常見的解決方案有兩種：

• 互斥鎖
• 邏輯過期

邏輯分析：假設線程1在查詢緩存之后，本來應該去查詢數據庫，然后把這個數據重新加載到緩存的， 此時只要線程1走完這個邏輯，其他線程就都能從緩存中加載這些數據了，但是假設在線程1沒有走完的 時候，后續的線程2，線程3，線程4同時過來訪問當前這個方法， 那么這些線程都不能從緩存中查詢到 數據，那么他們就會同一時刻來訪問查詢緩存，都沒查到，接著同一時間去訪問數據庫，同時的去執行 數據庫代碼，對數據庫訪問壓力過大

解決方案一，使用鎖來解決：

因為鎖能實現互斥性。假設線程過來，只能一個人一個人的來訪問數據庫，從而避免對于數據庫訪問壓 力過大，但這也會影響查詢的性能，因為此時會讓查詢的性能從并行變成了串行，我們可以采用 tryLock方法 + double check來解決這樣的問題。

假設現在線程1過來訪問，他查詢緩存沒有命中，但是此時他獲得到了鎖的資源，那么線程1就會一個人 去執行邏輯，假設現在線程2過來，線程2在執行過程中，并沒有獲得到鎖，那么線程2就可以進行到休 眠，直到線程1把鎖釋放后，線程2獲得到鎖，然后再來執行邏輯，此時就能夠從緩存中拿到數據了。?

解決方案二，邏輯過期方案?

方案分析：我們之所以會出現這個緩存擊穿問題，主要原因是在于我們對key設置了過期時間，假設我 們不設置過期時間，其實就不會有緩存擊穿的問題，但是不設置過期時間，這樣數據不就一直占用我們 內存了嗎，我們可以采用邏輯過期方案。

我們把過期時間設置在 redis的value中，注意：這個過期時間并不會直接作用于redis，而是我們后續 通過邏輯去處理。假設線程1去查詢緩存，然后從value中判斷出來當前的數據已經過期了，此時線程1 去獲得互斥鎖，那么其他線程會進行阻塞，獲得了鎖的線程他會開啟一個 線程去進行 以前的重構數據 的邏輯，直到新開的線程完成這個邏輯后，才釋放鎖， 而線程1直接進行返回，假設現在線程3過來訪 問，由于線程線程2持有著鎖，所以線程3無法獲得鎖，線程3也直接返回數據，只有等到新開的線程2把 重建數據構建完后，其他線程才能走返回正確的數據。

這種方案巧妙在于，異步的構建緩存，缺點在于在構建完緩存之前，返回的都是臟數據。?

進行對比：
互斥鎖方案：由于保證了互斥性，所以數據一致，且實現簡單，因為僅僅只需要加一把鎖而已，也沒其他的事情需要操心，所以沒有額外的內存消耗，缺點在于有鎖就有死鎖問題的發生，且只能串行執行性能肯定受到影響
邏輯過期方案：線程讀取過程中不需要等待，性能好，有一個額外的線程持有鎖去進行重構數據，但是在重構數據完成前，其他的線程只能返回之前的數據，且實現起來麻煩

緩存穿透

緩存穿透是指客戶端請求的是不存在于緩存中，也不存在于后端數據庫（或其他數據源）中的數據，導致每次請求都會 “穿透” 緩存，直接訪問數據庫，若此類請求大量并發，會造成數據庫資源浪費、壓力驟增，甚至引發服務不可用的問題。

常見的解決方案有兩種：

緩存空對象

優點：實現簡單，維護方便

缺點：

• 額外的內存消耗
• 可能造成短期的不一致

布隆過濾

優點：內存占用較少，沒有多余key

缺點：

• 實現復雜
• 存在誤判可能

緩存空對象思路分析：當我們客戶端訪問不存在的數據時，先請求redis，但是此時redis中沒有數據， 此時會訪問到數據庫，但是數據庫中也沒有數據，這個數據穿透了緩存，直擊數據庫，我們都知道數據 庫能夠承載的并發不如redis這么高，如果大量的請求同時過來訪問這種不存在的數據，這些請求就都會 訪問到數據庫，簡單的解決方案就是哪怕這個數據在數據庫中也不存在，我們也把這個數據存入到redis 中去，這樣，下次用戶過來訪問這個不存在的數據，那么在redis中也能找到這個數據就不會進入到緩存 了

布隆過濾：布隆過濾器其實采用的是哈希思想來解決這個問題，通過一個龐大的二進制數組，走哈希思 想去判斷當前這個要查詢的這個數據是否存在，如果布隆過濾器判斷存在，則放行，這個請求會去訪問 redis，哪怕此時redis中的數據過期了，但是數據庫中一定存在這個數據，在數據庫中查詢出來這個數 據后，再將其放入到redis中， 假設布隆過濾器判斷這個數據不存在，則直接返回 這種方式優點在于節約內存空間，存在誤判，誤判原因在于：布隆過濾器走的是哈希思想，只要哈希思 想，就可能存在哈希沖突

緩存預熱、雪崩、擊穿、穿透，是企業級應用中 Redis 緩存面臨的典型挑戰。通過提前加載熱點數據的緩存預熱，能避免系統啟動初期的數據庫壓力；采用多樣化策略應對的緩存雪崩方案，保障了緩存大規模失效時系統的穩定；互斥鎖與邏輯過期兩種思路解決的緩存擊穿問題，平衡了數據一致性與訪問性能；緩存空對象和布隆過濾應對的緩存穿透方案，攔截了無效請求對數據庫的沖擊。掌握這些解決方案，能讓 Redis 在企業級場景中更穩定、高效地發揮緩存價值，為系統性能保駕護航。

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