在 Redis 缓存设计里，「穿透、击穿、雪崩」是三个最容易踩的坑，名字相似但成因和后果完全不同。先把它们分辨清楚，再谈解决方案。

一、三个问题一次说清

二、缓存穿透：缓存空值 / 布隆过滤器

穿透的本质是「查了不存在的数据」。两种主流解法：

缓存空值：查询结果为空时，也往缓存里写一个短 TTL 的空值，后续相同请求直接命中：

Object val = cache.get(key);
if (val == null) {
    val = db.query(key);
    if (val == null) {
        cache.set(key, NULL_PLACEHOLDER, 60); // 60 秒空值
    } else {
        cache.set(key, val, 300);
    }
}

布隆过滤器：在请求入口用布隆过滤器判断「该 key 是否存在」，不存在的直接拦截。布隆过滤器存在误判（可能误报存在），但不会漏报，适合 key 集合稳定的场景。

三、缓存击穿：互斥锁 / 逻辑过期

击穿是单个热点 key 过期瞬间，并发请求同时回源。解法是「让回源只有一个请求」：

互斥锁：发现缓存过期时，先抢锁，只有一个请求能回源并回写缓存，其余请求等待后从缓存读取：

val = cache.get(key);
if (val == null) {
    if (lock.tryLock(key)) {
        try {
            val = cache.get(key);   // 双重检查
            if (val == null) {
                val = db.query(key);
                cache.set(key, val, 300);
            }
        } finally {
            lock.unlock(key);
        }
    } else {
        Thread.sleep(50);
        val = cache.get(key);
    }
}

逻辑过期：缓存永不过期，但值里带一个逻辑过期时间；读取时发现逻辑过期就异步重建，先返回旧值。适合对一致性要求不高的场景。

四、缓存雪崩：过期时间加随机值

雪崩是大量 key 同时过期。最简单的解法是让过期时间「错开」：

cache.set(key, val, 300 + ThreadLocalRandom.current().nextInt(300));

给每个 key 的基础 TTL 加上一个随机偏移，避免集体过期的波峰。更进一步，热点数据用「热点记录 + 手动续期」的方式，不让它自然过期。

五、请求回源兜底

无论哪种方案，都建议在数据库层加一层保护：

• 限流：对回源数据库的查询做限流，超限直接降级。
• 熔断：数据库出现异常时快速失败，而不是继续堆积请求。
• 降级：缓存不可用时返回默认数据或空列表，保证服务可用。

小结

穿透要「拦」（空值/布隆），击穿要「锁」（互斥/逻辑过期），雪崩要「散」（随机 TTL）。三层防护配合限流熔断，缓存层才能稳定扛住高并发。