PHP 面试题：Redis 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩在 PHP 项目中的解决方案

在高并发 PHP 项目中，Redis 通常作为 MySQL 前面的缓存层使用。缓存层一旦出现问题，数据库将直接暴露在流量洪峰之下，轻则响应变慢，重则宕机。缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩是面试中高频出现的三兄弟问题，很多候选人能背出概念，但被追问“在你的 PHP 项目里具体怎么写”时却答不上来。本文从实际代码出发，把这三个问题的成因和落地方案讲清楚。

一、缓存穿透

问题本质

缓存穿透是指查询一个数据库中也不存在的数据。由于缓存中没有，每次请求都会打到数据库，数据库也查不到，自然也不会回写缓存。如果有人恶意用不存在的 ID 频繁请求，数据库压力会持续升高。

典型场景：用户请求 GET /user/999999，而 users 表中根本没有 ID 为 999999 的记录。

解决方案

方案一：缓存空值

即使数据库查不到，也往 Redis 写一个空值或特殊标记，并设置较短的过期时间。

public function getUserById(int $id): ?array
{
    $cacheKey = "user:info:{$id}";
    $cache = $this->redis->get($cacheKey);

    if ($cache !== false) {
        // 命中空值标记，直接返回 null
        return $cache === '__NULL__' ? null : json_decode($cache, true);
    }

    $user = $this->userModel->find($id);

    if ($user === null) {
        // 缓存空值，过期时间不宜过长，防止数据后续被创建后长时间不一致
        $this->redis->setex($cacheKey, 60, '__NULL__');
        return null;
    }

    $this->redis->setex($cacheKey, 3600, json_encode($user));
    return $user;
}

方案二：布隆过滤器

在缓存之前加一层布隆过滤器，把所有可能存在的 key 预先加载进去。请求先经过布隆过滤器，不存在的 key 直接拦截。

// 使用 RedisBloom 扩展
public function mightExist(int $id): bool
{
    return (bool) $this->redis->rawCommand('BF.EXISTS', 'user:bloom', (string)$id);
}

// 新增用户时加入布隆过滤器
public function addToBloom(int $id): void
{
    $this->redis->rawCommand('BF.ADD', 'user:bloom', (string)$id);
}

布隆过滤器的优点是内存占用极小，缺点是有误判率（可能把不存在的判为存在），且删除元素困难。实际项目中，缓存空值 + 布隆过滤器组合使用效果最好。

二、缓存击穿

问题本质

缓存击穿是指某个热点 key 突然过期，此时大量并发请求同时涌入，全部打到数据库去查询同一条数据。注意它和穿透的区别：穿透查的是不存在的数据，击穿查的是存在的数据，只是缓存刚好失效了。

典型场景：首页某个热门商品的缓存设了 30 分钟过期，过期瞬间有上万请求同时进来。

解决方案

方案一：互斥锁（Mutex Lock）

只允许一个请求去数据库加载数据，其他请求等待或重试。

public function getHotProduct(int $productId): ?array
{
    $cacheKey = "product:hot:{$productId}";
    $lockKey  = "lock:product:{$productId}";

    $data = $this->redis->get($cacheKey);
    if ($data !== false) {
        return json_decode($data, true);
    }

    // 尝试获取锁，SET NX EX 保证原子性
    $locked = $this->redis->set($lockKey, '1', ['nx', 'ex' => 10]);

    if ($locked) {
        try {
            // 双重检查：拿到锁后再查一次缓存，防止重复加载
            $data = $this->redis->get($cacheKey);
            if ($data !== false) {
                return json_decode($data, true);
            }

            $product = $this->productModel->find($productId);
            if ($product) {
                $this->redis->setex($cacheKey, 3600, json_encode($product));
            }
            return $product;
        } finally {
            $this->redis->del($lockKey);
        }
    }

    // 没拿到锁，短暂等待后重试
    usleep(100000); // 100ms
    return $this->getHotProduct($productId);
}

方案二：逻辑过期

不设置 Redis 的 TTL，而是在 value 中嵌入一个逻辑过期时间。发现逻辑过期后，异步更新缓存，当前请求先返回旧数据。这种方式保证请求永远不会等待，适合对可用性要求极高的场景。

$value = [
    'data'      => $product,
    'expire_at' => time() + 3600,
];
$this->redis->set($cacheKey, json_encode($value)); // 不设 TTL

三、缓存雪崩

问题本质

缓存雪崩是指大量 key 在同一时间集中过期，或者 Redis 服务本身宕机，导致所有请求同时涌向数据库。与击穿的区别在于：击穿是单个热点 key，雪崩是大面积 key 同时失效。

解决方案

方案一：过期时间加随机值

这是最简单也最有效的办法。给每个 key 的 TTL 加上一个随机偏移量，避免集中过期。

$baseTtl = 3600;
$randomTtl = $baseTtl + mt_rand(0, 600); // 在 1 小时基础上随机增加 0~10 分钟
$this->redis->setex($cacheKey, $randomTtl, json_encode($data));

方案二：多级缓存

在 Redis 前面再加一层本地缓存（如 APCu、Swoole Table），Redis 出问题时本地缓存还能顶一阵。

// 先查本地缓存
$local = apcu_fetch($cacheKey);
if ($local !== false) {
    return $local;
}

// 再查 Redis
$data = $this->redis->get($cacheKey);
if ($data !== false) {
    apcu_store($cacheKey, json_decode($data, true), 60);
    return json_decode($data, true);
}

// 最后查数据库
// ...

方案三：熔断与限流

当检测到数据库压力过大时，对非核心业务直接返回降级数据或默认值，保护数据库不被打垮。可以使用 Swoole 的协程限流器或 Redis 的令牌桶实现。

public function acquireToken(): bool
{
    $script = <<<LUA
local key = KEYS[1]
local rate = tonumber(ARGV[1])
local capacity = tonumber(ARGV[2])
local now = tonumber(ARGV[3])
local token = redis.call('hget', key, 'token')
local last = redis.call('hget', key, 'last')
if token == false then
    token = capacity
    last = now
end
local delta = math.max(0, now - last) * rate
token = math.min(capacity, token + delta)
if token < 1 then
    return 0
end
redis.call('hmset', key, 'token', token - 1, 'last', now)
return 1
LUA;
    return (bool) $this->redis->eval($script, [$this->rateKey, 100, 200, microtime(true)], 1);
}

方案四：Redis 高可用

通过主从复制、哨兵或 Cluster 集群保证 Redis 本身的高可用，避免单点故障引发雪崩。

四、三者的对比总结

五、面试答题建议

回答这类问题时，不要只背定义。建议按以下结构组织：

1. 先说现象：用一句话描述问题是什么、什么场景下会发生。
2. 再说区别：穿透查的是不存在的数据，击穿是单个热点 key 失效，雪崩是大面积失效。
3. 重点讲方案：结合 PHP 代码说明具体实现，比如 setnx 做互斥锁、TTL 加随机值、布隆过滤器拦截。
4. 补充工程实践：提到监控告警、降级预案、压测验证等，体现你不仅懂原理，还真正落地过。

把这三点讲透，面试官基本就能判断你对缓存体系有实战理解，而不是停留在八股文层面。

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