Redis之缓存穿透

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文章目录

Redis之缓存穿透
- 一、什么是缓存穿透？
- 二、缓存穿透常见的解决方案
- - 1. 缓存空对象（Null Caching）
  - 2. 布隆过滤器（Bloom Filter）
  - 3. 互斥锁（Mutex Lock）
  - 4. 接口层校验
  - 5. 热点数据永不过期
  - 6. 缓存预热
  - 7. 实时监控与限流
  - ☆☆☆组合方案推荐☆☆☆
- 四、实践：缓存空对象

一、什么是缓存穿透？

缓存穿透的定义：缓存穿透（Cache Penetration）是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库，导致数据库压力骤增甚至崩溃。
触发原因：恶意攻击、参数伪造、业务逻辑漏洞。
核心问题：大量请求访问数据库中不存在的数据，缓存无法拦截。
示例场景：攻击者发送大量随机ID查询商品信息，这些ID在数据库中不存在，导致每次请求都穿透缓存直达数据库。

与缓存击穿的区别

缓存击穿的定义：缓存击穿（Cache Breakdown）是指某个热点key（如爆款商品信息）在缓存中过期后，大量并发请求同时访问数据库（请求数据存在），导致数据库压力骤增。
触发原因：缓存过期时间到期，且高并发场景下请求集中失效。
核心问题：单个热点key失效后，大量请求同时访问数据库。
示例场景：某明星商品突然爆火，缓存中存储的商品信息过期后，所有用户请求同时涌入数据库查询。

维度	缓存穿透	缓存击穿
触发原因	请求不存在的数据	热点key过期后高并发请求
数据合法性	数据本身不存在（非法参数）	数据存在但缓存失效（合法参数）
攻击性	可能是恶意攻击	正常业务高并发
影响范围	分散的无效请求	集中在某个热点key
解决方案	布隆过滤器、缓存空对象	互斥锁、永不过期、后台更新

二、缓存穿透常见的解决方案

1. 缓存空对象（Null Caching）

原理：当查询数据库发现数据不存在时，将空结果（如 null）写入缓存，并设置较短的过期时间。
优点：简单易实现，直接拦截后续相同请求。
缺点：
- 内存浪费（存储大量无效 null 值）。
- 可能出现短时不一致，如：数据已补录，但缓存未及时失效。（如需强一致性，可以在更新数据时，删除/覆盖缓存）
实现：
```
public Object getData(String key) {// 1. 查询缓存Object data = cache.get(key);if (data != null) return data;// 2. 查询数据库data = db.query(key);if (data == null) {// 缓存空对象，设置短期过期时间（如5分钟）cache.set(key, "NULL", 5 * 60);} else // 正常数据设置较长过期时间cache.set(key, data, 60 * 60);}return data;
}
```

2. 布隆过滤器（Bloom Filter）

原理：在缓存层前加布隆过滤器，预先存储所有合法 Key 的哈希值。查询时先检查布隆过滤器：
- 若返回“不存在”，直接拦截请求。
- 若返回“可能存在”，继续查询缓存/数据库。
优点：内存占用低（没有多余的Key），适合海量数据；查询时间复杂度 O(1)。
缺点：
- 存在误的可能（可能将不存在判断为存在）。
- 实现复杂，删除元素困难（需重建过滤器）。
适用场景：数据量大且允许误判（如黑名单校验）。
实现：
```
// 初始化布隆过滤器（伪代码）
BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), expectedInsertions);// 数据预热时加载存在的key
db.keys().forEach(k -> bloomFilter.put(k));public Object getData(String key) {// 1. 先查布隆过滤器if (!bloomFilter.mightContain(key)) {return null; // 直接拦截不存在的key}// 2. 查询缓存/数据库Object data = cache.get(key);if (data == null) {data = db.query(key);cache.set(key, data);}return data;
}
```

3. 互斥锁（Mutex Lock）

原理：缓存未命中时，通过互斥锁（如 Redis 的 SETNX）保证只有一个线程查询数据库，其他线程等待回填缓存。
优点：避免大量请求同时穿透到数据库。
缺点：
- 分布式环境下需使用分布式锁（如 Redis RedLock）。
- 锁竞争可能成为性能瓶颈。
实现：
```
public Object getData(String key) {Object data = cache.get(key);if (data != null) return data;// 加锁（如Redis的SETNX）String lockKey = "lock:" + key;if (redis.setnx(lockKey, "1", 10)) { // 10秒锁超时try {// 二次检查缓存（防止锁竞争期间其他线程已加载）data = cache.get(key);if (data != null) return data;data = db.query(key);cache.set(key, data);} finally {redis.del(lockKey); // 释放锁}} else {// 等待重试Thread.sleep(100);return getData(key);}return data;
}
```

4. 接口层校验

原理：在 API 入口处校验参数合法性，拦截明显无效的请求（如非法 ID 格式、负数等）。
优点：低成本防御恶意攻击（如扫描全表 ID）。
缺点：无法拦截合法参数但实际不存在的数据请求。
示例：校验 ID 是否为正整数、长度是否符合预期。

实现：

public ResponseEntity<?> handleRequest(@PathVariable String id) {if (!isValidId(id)) { // 校验ID合法性return ResponseEntity.badRequest().build();}// 继续处理业务逻辑
}

5. 热点数据永不过期

原理：对高频访问的热点数据设置永不过期，通过后台线程主动更新缓存。
优点：彻底避免缓存失效导致的穿透。
缺点：数据一致性依赖更新机制，需处理脏数据问题。

实现：结合定时任务或事件驱动更新缓存。

// 缓存写入时设置永不过期
cache.set("hot_key", data);// 后台定时任务刷新数据
@Scheduled(fixedRate = 300000)
void refreshHotData() {Object newData = db.query("hot_key");cache.set("hot_key", newData);
}

6. 缓存预热

原理：在系统启动或低峰期，预先加载热点数据到缓存中。
优点：减少冷启动时的缓存穿透风险。
缺点：需提前知道热点数据（可通过历史日志分析）。

7. 实时监控与限流

原理：监控异常流量（如大量 null 响应），触发限流策略（如令牌桶、漏桶算法），保护数据库。
优点：兜底防御，避免突发攻击。
缺点：需配套监控和告警系统。

☆☆☆组合方案推荐☆☆☆

常规场景：缓存空对象 + 接口参数校验。
海量数据：布隆过滤器 + 缓存空对象。
高并发热点数据：永不过期缓存 + 后台更新线程 + 互斥锁。

四、实践：缓存空对象

解决根据id查询商铺信息过程中的缓存穿透

    @Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Overridepublic Result queryById(Long id) {// 1.从redis查询商铺缓存String key = CACHE_SHOP_KEY + id;String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);// 2.判断是否存在if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {// 3.存在，直接返回Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return Result.ok(shop);}// 判断命中的是否是空值if(shopJson != null) {// 返回错误信息，解决缓存穿透问题return Result.fail("店铺信息不存在！");}// 4.不存在，根据id查询数据库Shop shop = getById(id);if (shop == null) {// 5.数据库不存在，将空字串写入Redis，设置过期时间，解决缓存穿透问题stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);// 返回错误信息，解决缓存穿透问题return Result.fail("店铺不存在！");}// 6.存在，写入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);return Result.ok(shop);}