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最近我在学习Redis高并发优化，特别是关于缓存穿透和击穿的问题。通过深入理解这些概念，我意识到这些问题对系统的性能影响巨大。今天我想和大家分享我的理解和解决方案。

缓存击穿是指在高并发场景下，一个热门的Key突然失效，导致后续的请求全部压力到数据库上。这种问题特别严重，比如商城在促销时，某个商品的Key突然失效，会导致大量的查询请求直接打击数据库，导致系统崩溃。

缓存穿透则是指大量的查询请求试图访问数据库中不存在的数据。这类请求无法通过缓存解决，因此直接加重了数据库的负载。比如一个用户不断查询"茶叶"产品，但数据库中并没有相关数据，这样的请求会直接返回空值，增加了系统的负载。

解决这些问题，首先需要对请求进行过滤。布隆过滤器是一个常用的解决方案，它可以预测请求是否可能不存在于数据库中，从而避免不必要的缓存压力。

此外，还可以通过参数检验来增强过滤效果。比如，数据库中的数据ID通常是一个递增的值，如果发现请求中的ID明显不符合规律（比如为负数），就可以直接拒绝请求，避免潜在的穿透问题。

对于击穿问题，可以通过设置随机过期时间来解决。这样，当某个热门Key失效时，只会影响到部分请求，而不是所有的请求。这种方法特别适用于那些Key的失效是时点性无关的场景。

如果遇到Key失效是与业务逻辑紧密相关的时点性事件（比如某个活动开始后Key需要更新），就需要采用更复杂的解决方案。例如，可以在后台快速更新所有相关的Key，并在业务层对请求进行适当的延迟处理，这样可以分散更新压力。

需要注意的是，无论是击穿还是穿透，都是在高并发场景下出现的。只有通过合理的缓存设计和请求过滤才能有效减少对数据库的压力。

作为一个开发者，我认为技术学习的最重要是实践。通过参与项目，我积累了丰富的实战经验。 recently，我完成了一个基于Spring Boot的电商微服务项目，包含了订单系统、商品系统、用户系统等多个模块。如果你对Spring Boot感兴趣，可以关注我的最新项目。

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