随着缓存数据量的增长，缓存穿透和雪崩问题日益显现，对系统产生严重影响。本文将介绍几种Redis缓存穿透和雪崩的解决方案。

缓存空对象

对于缓存穿透的请求，不返回null,返回一个空值对象，如"{}",减少后端服务压力。

布隆过滤器

利用布隆过滤器判断请求是否在缓存中，不在的请求交给后端，减少后端查询。

缓存数据过期时间

合理设置不同类型数据的过期时间，如热点数据设置更长时间。

缓存失效通知

后端数据变更后主动通知Redis刷新缓存，避免用户访问时缓存失效。

限流降级

高并发下对请求进行流量控制，超过限定的请求直接拒绝或排队。

本地缓存

应用层也设置本地缓存来吸收一部分流量，如LRU最近最少使用算法。

主从分离读

读写分离，并发高时只读从库分散压力。

Redis集群

将数据按key分片到多个节点，并发请求分散处理。

这里给出一些Redis缓存穿透和雪崩问题解决方案的其他细节：

缓存失效时间随机化

不将所有缓存数据设置相同的过期时间，避免集中失效导致的雪崩。

分级缓存

使用本地缓存+Redis缓存，小数据放在本地缓存中，大热点数据放在Redis中。

缓存预热

系统启动时预先将部分热点数据放入缓存中，避免首次请求的缓存穿透。

缓存淘汰策略

采用LRU或LFU等算法及时淘汰冷数据，防止缓存占用过多内存。

限流算法

根据请求频率动态调整限流阈值，比如漏斗式限流算法。

缓存降级

高并发下将部分数据改为直接从数据库查询，不经过缓存层。

数据压缩

采用压缩算法压缩缓存值，例如snappy,减少缓存占用空间。

缓存预查

根据访问热度主动预先查询后端数据放入缓存。

本地缓存同步

使用消息队列保持本地缓存与Redis数据的强一致性。

综合应用上述多种技术，可以有效解决复杂场景下的缓存问题。