在 Redis 中有兩個定義：一個緩存擊穿、一個緩存穿透，因為二者的名字比較像，因此很容易就搞混了。但本文會給你提供一個記憶的小技巧，幫你徹底區(qū)分二者的定義。

在講這個技巧之前，我們先來了解一下二者的區(qū)別。

1.定義與區(qū)別

• 緩存穿透（Cache Penetration）：緩存穿透是指查詢的數(shù)據(jù)既不在緩存中，也不在數(shù)據(jù)庫中，但用戶仍然頻繁請求該數(shù)據(jù)，導致請求直接穿透到數(shù)據(jù)庫，增加數(shù)據(jù)庫壓力。

a.核心問題：請求的數(shù)據(jù)根本不存在，但請求量很大，導致數(shù)據(jù)庫被無效查詢。

• 緩存擊穿（Cache Breakdown）：緩存擊穿是指 熱點數(shù)據(jù)的緩存失效，大量并發(fā)請求同時查詢該數(shù)據(jù)，導致請求直接沖擊數(shù)據(jù)庫，增加數(shù)據(jù)庫壓力。

a.核心問題：緩存中的數(shù)據(jù)失效，但數(shù)據(jù)庫中有對應的數(shù)據(jù)，請求量集中導致數(shù)據(jù)庫壓力驟增。

2.常見場景

• 緩存穿透：

a.用戶請求不存在的 ID（如負數(shù) ID 或非法字符）。

b.惡意攻擊者故意請求不存在的數(shù)據(jù)。

c.示例：請求用戶 ID 為 -1 或不存在的用戶信息。

• 緩存擊穿：

a.熱點數(shù)據(jù)（如熱門商品信息、熱門新聞）的緩存過期。

b.大量用戶同時請求該熱點數(shù)據(jù)。

c.示例：促銷活動中的熱門商品信息突然失效。

3. 解決方案

（1）緩存穿透的解決方案

布隆過濾器（Bloom Filter）：在緩存層前加一層布隆過濾器，預存所有合法 Key 的哈希值。請求到達時，先檢查布隆過濾器：

• 如果不存在，直接攔截請求，返回空。
• 如果存在，再查詢緩存或數(shù)據(jù)庫。
• 優(yōu)點：內(nèi)存占用少，能有效攔截不存在的請求。
• 缺點：可能存在誤判，需要合理設置參數(shù)。

緩存空值（Cache Null）：對查詢結(jié)果為空的 Key，緩存一個 Null 值，避免重復穿透。

• 優(yōu)點：實現(xiàn)簡單，能有效減少數(shù)據(jù)庫壓力。
• 缺點：可能會占用額外的緩存空間。

參數(shù)校驗：在查詢緩存之前，先對請求的參數(shù)進行合法性檢查，如過濾非法字符、判斷參數(shù)范圍等，對于明顯錯誤的參數(shù)，直接攔截返回。

（2）緩存擊穿的解決方案

互斥鎖（Mutex Lock）：當緩存失效時，通過分布式鎖讓一個線程重建緩存，其他線程等待鎖釋放后重試。

• 優(yōu)點：能有效避免多個線程同時查詢數(shù)據(jù)庫。
• 缺點：實現(xiàn)復雜，可能會影響性能。

永不過期（Logical Expiration）：對熱點 Key 設置物理永不過期，通過后臺異步線程定期更新緩存，保證數(shù)據(jù)新鮮度。

• 優(yōu)點：避免緩存失效導致的數(shù)據(jù)庫壓力。
• 缺點：需要額外的邏輯來管理緩存更新。

熔斷降級：在緩存失效期間，啟用降級策略（如返回默認值或靜態(tài)頁面），保護數(shù)據(jù)庫。

• 優(yōu)點：能有效緩解數(shù)據(jù)庫壓力。
• 缺點：用戶體驗可能受影響。

4.對比

通過理解它們的定義、場景和解決方案，你可以更清晰地區(qū)分緩存穿透和緩存擊穿，并在實際開發(fā)中選擇合適的解決方法。

5.記憶秘訣

• 緩存擊穿：核心是熱點數(shù)據(jù)失效 -> 解決方案是重建熱點數(shù)據(jù)。
• 緩存穿透：核心是 Redis 和 MySQL 都沒有數(shù)據(jù) -> 解決方案是攔截無效請求。

因此，我們可以認為：

• 緩存擊穿 -> 正常的數(shù)據(jù)失效引發(fā)的問題。
• 緩存穿透 -> 非正常的數(shù)據(jù)訪問引發(fā)的問題。

就像警察叔叔審訊犯人一樣，我們可以用“擊穿犯罪嫌疑人的心里防線”，但不能用“穿透犯罪嫌疑的心里防線”，所以，擊穿是“正義之詞”，而穿透是“非正義之詞”，例如，你這點小心思，我還看不“透”，“透”這個詞通常是用來描述不好的事情的，因此我們可以使用這個技巧來徹底區(qū)分緩存擊穿和緩存穿透了，如下圖所示：

小結(jié)

緩存擊穿和緩存穿透是 Redis 中兩個常見的高頻面試問題，但又很容易搞混二者的定義，我們通過學習本文的內(nèi)容，相信可以徹底的區(qū)分二者的定義。