【从零开始学习Redis | 第五篇】基于布隆过滤器解决Redis的穿透问题

最新推荐文章于 2025-05-13 19:33:49 发布

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#学习 #redis #数据库 #缓存 #spring

前言：

在如今的开发中，使用缓存中间件Redis已经成为一项很广泛的技术，Redis的高性能大大优化了我们的服务器性能，缓解了在高并发的情况下服务器的压力。它基于缓存的形式，在内存中保存数据，减少对磁盘的IO操作。然而尽管Redis有着很多的优点，但仍然有三朵乌云漂浮在Redis的上空：穿透，击穿，雪崩。而我们今天就把焦点聚焦于Redis的穿透问题。

前言：

什么是Redis的穿透问题：

布隆过滤器：

基于Spring Boot实现布隆过滤器：

总结：

什么是Redis的穿透问题：

Redis的穿透问题是指当应用程序查询一个不存在于缓存中的数据时，请求会直接穿透到后端存储系统（如数据库），导致缓存无法发挥作用，增加了后端负载并降低了系统性能。

穿透问题通常发生在以下情况下：

缓存击穿：某个热门数据在缓存过期后被大量并发请求访问，此时缓存失效，请求会直接访问后端存储系统，导致后端负载过高。
恶意攻击：有意发送不存在的数据请求，以触发系统的请求流量，浪费服务器资源。

为了解决Redis的穿透问题，可以采取以下措施：

布隆过滤器（Bloom Filter）：使用布隆过滤器可以在缓存层面进行快速的数据存在性检查。布隆过滤器是一种概率型的数据结构，可以高效地判断一个元素是否可能存在于集合中，通过在缓存层进行预先判断，可以防止不存在的数据请求直接穿透到后端存储系统。
空值缓存：对于后端存储中不存在的数据，可以将其在缓存中设置为空值缓存，即存储一个特殊的空值标识。这样，在下一次查询该数据时，即使缓存中为空值标识，也可以避免请求直接穿透到后端存储系统。
互斥锁（Mutex）：当缓存失效时，可以使用互斥锁来保护后续的查询操作。在获取到锁之后，再从后端存储系统加载数据到缓存中。其他并发请求会等待锁的释放，避免了多个请求同时穿透到后端存储系统。
热点数据预加载：对于热门数据，可以在系统启动时或低峰期通过批量查询或模拟请求将其提前加载到缓存中，避免缓存冷启动时的穿透问题。
异步更新缓存：当缓存失效后，可以异步地从后端存储系统加载数据到缓存中，而不是阻塞请求等待数据加载完成。这样可以减少请求的等待时间，提高系统的响应速度。