快收藏!一个技巧从此不再搞混缓存穿透和缓存击穿

数据库 Redis
缓存击穿和缓存穿透是 Redis 中两个常见的高频面试问题,但又很容易搞混二者的定义,我们通过学习本文的内容,相信可以彻底的区分二者的定义。

在 Redis 中有两个定义:一个缓存击穿、一个缓存穿透,因为二者的名字比较像,因此很容易就搞混了。但本文会给你提供一个记忆的小技巧,帮你彻底区分二者的定义。

在讲这个技巧之前,我们先来了解一下二者的区别。

1.定义与区别

  • 缓存穿透(Cache Penetration):缓存穿透是指查询的数据既不在缓存中,也不在数据库中,但用户仍然频繁请求该数据,导致请求直接穿透到数据库,增加数据库压力。

a.核心问题:请求的数据根本不存在,但请求量很大,导致数据库被无效查询。

  • 缓存击穿(Cache Breakdown):缓存击穿是指 热点数据的缓存失效,大量并发请求同时查询该数据,导致请求直接冲击数据库,增加数据库压力。

a.核心问题:缓存中的数据失效,但数据库中有对应的数据,请求量集中导致数据库压力骤增。

2.常见场景

  • 缓存穿透

a.用户请求不存在的 ID(如负数 ID 或非法字符)。

b.恶意攻击者故意请求不存在的数据。

c.示例:请求用户 ID 为 -1 或不存在的用户信息。

  • 缓存击穿

a.热点数据(如热门商品信息、热门新闻)的缓存过期。

b.大量用户同时请求该热点数据。

c.示例:促销活动中的热门商品信息突然失效。

3. 解决方案

(1)缓存穿透的解决方案

布隆过滤器(Bloom Filter):在缓存层前加一层布隆过滤器,预存所有合法 Key 的哈希值。请求到达时,先检查布隆过滤器:

  • 如果不存在,直接拦截请求,返回空。
  • 如果存在,再查询缓存或数据库。
  • 优点:内存占用少,能有效拦截不存在的请求。
  • 缺点:可能存在误判,需要合理设置参数。

缓存空值(Cache Null):对查询结果为空的 Key,缓存一个 Null 值,避免重复穿透。

  • 优点:实现简单,能有效减少数据库压力。
  • 缺点:可能会占用额外的缓存空间。

参数校验:在查询缓存之前,先对请求的参数进行合法性检查,如过滤非法字符、判断参数范围等,对于明显错误的参数,直接拦截返回。

(2)缓存击穿的解决方案

互斥锁(Mutex Lock):当缓存失效时,通过分布式锁让一个线程重建缓存,其他线程等待锁释放后重试。

  • 优点:能有效避免多个线程同时查询数据库。
  • 缺点:实现复杂,可能会影响性能。

永不过期(Logical Expiration):对热点 Key 设置物理永不过期,通过后台异步线程定期更新缓存,保证数据新鲜度。

  • 优点:避免缓存失效导致的数据库压力。
  • 缺点:需要额外的逻辑来管理缓存更新。

熔断降级:在缓存失效期间,启用降级策略(如返回默认值或静态页面),保护数据库。

  • 优点:能有效缓解数据库压力。
  • 缺点:用户体验可能受影响。

4.对比

问题

定义

常见场景

解决方案

缓存穿透

请求的数据既不在缓存中,也不在数据库中,但请求量很大,导致数据库压力增大

非法请求、恶意攻击

布隆过滤器、缓存空值、参数校验

缓存击穿

热点数据的缓存失效,大量并发请求直接冲击数据库

热点数据失效、高并发场景

互斥锁、永不过期、熔断降级

通过理解它们的定义、场景和解决方案,你可以更清晰地区分缓存穿透和缓存击穿,并在实际开发中选择合适的解决方法。

5.记忆秘诀

  • 缓存击穿:核心是热点数据失效 -> 解决方案是重建热点数据
  • 缓存穿透:核心是 Redis 和 MySQL 都没有数据 -> 解决方案是拦截无效请求

因此,我们可以认为:

  • 缓存击穿 -> 正常的数据失效引发的问题
  • 缓存穿透 -> 非正常的数据访问引发的问题

就像警察叔叔审讯犯人一样,我们可以用“击穿犯罪嫌疑人的心里防线”,但不能用“穿透犯罪嫌疑的心里防线”,所以,击穿是“正义之词”,而穿透是“非正义之词”,例如,你这点小心思,我还看不“透”,“透”这个词通常是用来描述不好的事情的,因此我们可以使用这个技巧来彻底区分缓存击穿和缓存穿透了,如下图所示:

小结

缓存击穿和缓存穿透是 Redis 中两个常见的高频面试问题,但又很容易搞混二者的定义,我们通过学习本文的内容,相信可以彻底的区分二者的定义。

责任编辑:姜华 来源: 磊哥和Java
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