基于 MySQL 和 Redis 的缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩及最佳解决方案
为什么缓存优化至关重要？ 在高并发系统中，缓存（Redis）能极大地减少数据库（MySQL）查询压力，提升网站性能。然而，如果缓存策略不合理，可能导致 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩 等经典问题，进而引发数据库崩溃、系统可用性下降、响应变慢。
这些问题不仅影响SEO页面加载速度，还可能导致业务宕机。因此，深入理解Redis缓存的优化策略是架构设计中的关键。本文将详细介绍这些缓存问题的原理、影响，并提供对应的解决方案。
1. 什么是缓存穿透（Cache Penetration）？ 缓存穿透： 缓存穿透是指查询的数据在缓存和数据库中都不存在，每次请求都会直接查询数据库还一无所获，导致数据库压力过大，甚至被击穿。通常发生在 恶意攻击、异常数据，导致 Redis 和 MySQL 都查不到数据。
解决方案
✅ 方法 1：缓存不存在的空值（推荐）
当数据库返回空结果时，将 null 或 empty 值也存入 Redis，防止后续同样的查询持续打穿透到 MySQL 数据库。比如可用如下代码逻辑有效防止缓存穿透：
key := "uid:9999999" result := redis.Get(key) if result == nil { user := db.Query("SELECT * FROM users WHERE uid=9999999") if user == nil { redis.Set(key, "empty", 60) // 缓存空值 60 秒 } else { redis.Set(key, user, 600) // 缓存正常数据 10 分钟 } } ✅ 方法 2：布隆过滤器（Bloom Filter）（高效拦截非法请求）
使用布隆过滤器存储所有合法的 uid，请求时先查询布隆过滤器，避免无效查询。
if !bloomFilter.Exists("uid:9999999") { return nil // 直接返回，不查询数据库 } ✅ 方法 3：参数校验
在 API 层面限制非法请求，避免 uid < 0 或超出正常范围的数据进入查询逻辑。
