缓存穿透（Cache Penetration）指请求的数据压根不存在，缓存和数据库都查不到。攻击者用随机 ID 狂刷，或用户查了永远没有的记录，缓存永远不命中，数据库每次都被打。比方：小区门禁查一个不存在的房号，每次都去物业翻底册。防御思路：入口校验，非法 ID 直接拒；对确定不存在的查询缓存空结果，设短过期时间；用布隆过滤器（Bloom Filter）先挡一层；对异常流量限流。
缓存击穿（Cache Breakdown）指某个热点 key 突然过期，大量请求同时发现缓存没了，一起涌向数据库重建缓存。数据其实存在，问题在一个点上的并发。比方：全校最火的食堂窗口招牌菜卖完，瞬间所有人挤到后厨。防御思路：互斥锁或单飞（singleflight），只让一个请求去数据库，其他等结果；热点 key 逻辑过期、异步刷新；活动前预热。
缓存雪崩（Cache Avalanche）指大批 key 在同一时间过期，或缓存集群整体故障，流量像雪崩一样全压到数据库。它伤的是面。比方：整栋楼门禁同时失灵，所有人堵到保安室。防御思路：过期时间 TTL（Time To Live）加随机抖动；分批预热和刷新；多级缓存；缓存集群高可用；下游限流、熔断、降级。
| 维度 | 穿透 | 击穿 | 雪崩 |
|---|---|---|---|
| 数据是否存在 | 不存在 | 存在 | 存在或大量 |
| 出问题范围 | 单个或大量不存在 key | 单个热点 key | 大批 key 或整个缓存 |
| 典型触发 | 恶意刷不存在 ID | 热点 key 过期 | 同一时刻过期、宕机 |
| 核心防御 | 校验、空值缓存、布隆过滤器 | 互斥锁、逻辑过期、预热 | TTL 随机、多级缓存、熔断降级 |
对 AI 从业者，缓存不只存在于 Redis：提示词、检索结果、向量（AI 词典：Embedding">Embedding）、大语言模型（LLM）输出、语义缓存都可能中招。用户查不存在的文档 ID，可能穿透到向量数据库（Vector Database）；热门检索增强生成（RAG）知识块缓存过期，可能击穿到 Embedding 和 LLM；大批会话缓存同时失效或缓存服务挂掉，可能雪崩到模型 API，延迟和成本一起飙升。判断顺序很简单：先看是“不存在、单点失效，还是大面积失效”，再选对应防御。具体组件的 TTL、锁和布隆过滤器实现，以官方页面为准。