Spring Boot + Redis 缓存优化方案，解决 Redis 缓存的三大经典问题
一、整体项目背景与核心目标
这是一套Spring Boot + Redis 缓存优化方案，针对电商 / 本地生活类项目的店铺查询接口，解决 Redis 缓存的三大经典问题：
（1）缓存穿透：非法 ID（如不存在的店铺 ID）频繁请求，打穿缓存直连数据库
（2）缓存击穿：热点 key（热门店铺）突然过期，大量并发请求打穿缓存
（3）缓存雪崩：大量 key 同时过期，数据库压力骤增（通过随机 TTL、逻辑过期规避）
核心实现是封装了一个通用的CacheClient工具类，提供 4 个核心方法，覆盖不同缓存场景的需求。
二、核心工具类CacheClient完整拆解
| 方法编号 | 方法名 | 核心功能 | 解决问题 |
| 1 | set | 任意对象序列化 JSON，存入 Redis，设置物理过期时间 | 通用缓存写入 |
| 2 | setWithLogicalExpire | 对象序列化 JSON，包装逻辑过期时间，存入 Redis（无物理过期） | 缓存击穿（热点 key） |
| 3 | queryWithPassThrough | 查询缓存 + 空值缓存，解决缓存穿透 | 缓存穿透（非法 ID） |
| 4 | queryWithLogicalExpire | 查询缓存 + 逻辑过期判断 + 异步重建，解决缓存击穿 | 缓存击穿（热点 key） |
方法 1：set（通用缓存写入）
public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) { stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit); }方法2：setWithLogicalExpire（缓存击穿）
public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) { // 1. 包装逻辑过期时间 RedisData redisData = new RedisData(); redisData.setData(value); redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time))); // 2. 写入Redis，不设置物理过期时间（永不过期） stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData)); }方法3：queryWithPassThrough (缓存穿透解决方案)
public <R, ID> R queryWithPassThrough( String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) { // 1. 拼接Redis缓存key String key = keyPrefix + id; // 2. 从Redis查询缓存 String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key); // 3. 缓存存在且非空，直接反序列化返回 if (StrUtil.isNotBlank(json)) { return JSONUtil.toBean(json, type); } // 4. 缓存命中但为空值（""），说明是非法ID，直接返回null if (json != null) { return null; } // 5. 缓存未命中，