Redis 缓存的穿透、雪崩、击穿是三种常见的问题，它们各自的表现和应对策略有所不同。以下是这三者的区别：

1. 缓存穿透（Cache Penetration）

• 现象: 缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中不存在，同时在数据库中也不存在。这种情况下，缓存会不断地将这些不存在的数据请求传递到数据库，从而给数据库带来很大的压力。
• 原因: 通常是因为恶意攻击或程序缺陷，导致大量请求直接绕过缓存，直接查询数据库。
• 解决方案:
  • 布隆过滤器（Bloom Filter）: 在缓存之前使用布隆过滤器来存储可能存在的 key，如果 key 不存在于布隆过滤器中，则直接返回空，避免查询数据库。
  • 缓存空结果: 对查询结果为空的数据也进行缓存，并设置较短的过期时间，防止频繁查询。

2. 缓存雪崩（Cache Avalanche）

• 现象: 缓存雪崩是指在短时间内缓存集中过期或失效，导致大量请求同时访问数据库，造成数据库压力激增，甚至宕机。
• 原因: 通常发生在缓存过期时间设计不合理，或者系统重启导致缓存被大量清空的情况下。
• 解决方案:
  • 缓存过期时间分散: 给不同的 key 设置不同的过期时间，避免缓存同时失效。
  • 双层缓存机制: 在缓存和数据库之间增加一个中间缓存层，缓解缓存雪崩的冲击。
  • 预热机制: 在系统启动时，提前将热点数据加载到缓存中。

3. 缓存击穿（Cache Breakdown）

• 现象: 缓存击穿是指某个热点数据的缓存失效后，大量请求同时穿过缓存去访问数据库，从而导致数据库压力骤增。
• 原因: 通常发生在某个热点数据被频繁访问，且缓存失效时没有及时更新。
• 解决方案:
  • 互斥锁（Mutex）: 在缓存失效时，使用分布式锁或其他互斥机制，使得只有一个线程能够查询数据库并回写缓存，其他线程等待缓存更新。
  • 延长缓存有效期: 对热点数据设置较长的缓存时间，或者在快要失效时主动刷新缓存。

这些问题都是高并发场景下容易出现的，对缓存系统进行合理的设计和优化可以有效避免这些问题带来的系统风险。