Redis 学习笔记：缓存穿透及解决方案
一、什么是缓存穿透？
缓存穿透是指用户请求的数据在 Redis 和 MySQL 中都不存在，导致请求无法命中缓存，每次都直接访问数据库。
例如：
用户请求 ID = 99999
↓
Redis：不存在
↓
MySQL：不存在
↓
返回空数据如果大量请求持续查询不存在的数据，就会给 MySQL 造成很大的压力，甚至导致数据库崩溃。
二、解决方案
1. 缓存空值
当 Redis 和 MySQL 都查询不到数据时，将一个特殊的空值标记写入 Redis。
例如：
Key：user:99999
Value："__NULL__"
TTL：2分钟这样后续请求就可以直接命中 Redis，不再访问 MySQL。
注意事项：
空值需要设置较短的 TTL，例如 2～5 分钟。
需要区分缓存不存在和缓存的空值标记。
如果数据库新增了对应数据，需要删除或更新原来的空值缓存。
如果大量请求查询不同的无效 ID，仍可能产生大量空值缓存。
优点： 实现简单，适合大多数业务场景。
缺点： 首次请求仍然会访问数据库，大量无效 ID 还可能占用 Redis 内存。
2. 布隆过滤器（Bloom Filter）
在查询 Redis 之前增加一层布隆过滤器，提前判断数据是否可能存在。
核心原理：位数组 + 多个哈希函数。
例如，初始化一个位数组：
位置：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
数值：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0添加用户 ID = 1001 时，通过三个哈希函数计算出位置 2、5、8，将对应位置设置为 1。
位置：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
数值：0 0 1 0 0 1 0 0 1 0后续查询时，重新计算哈希位置：
任意位置为 0：数据一定不存在。
所有位置为 1：数据可能存在。
为什么布隆过滤器会误判？
因为不同数据经过哈希计算后，可能落到相同的位置。
例如，某个 ID 没有被添加过，但其他数据恰好已经将它对应的位置全部设置为 1，布隆过滤器就会误认为它可能存在。
这种现象称为假阳性（False Positive）。
布隆过滤器判断不存在，一定不存在；判断存在，不一定真的存在。
注意：以上结论建立在布隆过滤器正确初始化、数据完整同步的前提下。
注意事项：
普通布隆过滤器不支持安全地直接删除单个元素。
数据库新增数据时，需要同步更新布隆过滤器。
如果同步失败，可能把真实存在的数据错误拦截，因此需要补偿、重建或降级机制。
优点： 内存占用较少、查询效率高，可以提前拦截大量无效请求。
缺点： 存在误判概率，需要维护布隆过滤器和数据库之间的数据一致性。
3. 主动防护措施
除了缓存空值和布隆过滤器，还可以从请求入口主动防止缓存穿透。
① 增加 ID 的复杂性
采用 UUID、雪花算法等方式生成 ID，避免使用简单、连续、容易遍历的数字 ID。
需要注意：
UUID v4 具有较高的随机性，不容易被猜测。
雪花 ID 主要保证分布式唯一性，并不保证不可预测。
② 增加参数校验
在访问 Redis 之前，先对请求参数进行合法性校验。
例如：
ID 不能为空。
ID 必须符合规定的格式、长度及取值范围。
对不符合规则的请求直接拒绝。
这样可以提前过滤一部分无效请求，避免访问 Redis 和 MySQL。
③ 增加接口限流
对高频查询接口进行限流，避免短时间内大量请求访问数据库。
常见方式：
根据用户 ID 限流。
根据 IP 地址限流。
根据接口或业务资源限流。
例如，限制某个用户每秒最多请求 10 次，超过限制直接拒绝或提示稍后重试。
限流不只是解决缓存穿透，也能用于防止恶意刷接口和保护热点资源。
三、完整请求流程
客户端请求
↓
参数校验、接口限流
↓
布隆过滤器
↓
判断数据是否存在
├── 不存在 → 返回空结果
│
└── 可能存在
↓
Redis
↓
├── 命中缓存 → 返回数据
│
├── 命中空值 → 返回空结果
│
└── 缓存未命中
↓
MySQL
↓
├── 存在 → 缓存正常数据
│
└── 不存在 → 缓存空值实际项目中，可以将多种方案组合使用，但不是所有系统都必须引入布隆过滤器，应根据业务数据量和请求特点选择。
四、总结
缓存穿透是指请求的数据在 Redis 和数据库中都不存在，导致每次请求都会直接访问数据库。
一般可以采用以下方式解决：
缓存空值：将数据库查询不到的数据以特殊空值标记写入 Redis，并设置较短的过期时间，避免重复访问数据库。
布隆过滤器：在 Redis 前增加过滤机制，提前拦截不存在的数据，但需要注意哈希碰撞导致的误判问题。
主动防护：通过提高 ID 的不可预测性、请求参数校验以及接口限流，减少无效请求和恶意请求。
实际项目中，可以根据业务场景组合使用这些方案。
核心记忆：
缓存空值：让不存在的数据也能命中缓存。
布隆过滤器：提前过滤不存在的数据。
参数校验：拒绝不合法的请求。
接口限流：限制高频访问，保护系统资源。
ID 设计：增加恶意枚举数据的难度。