关于缓存穿透

    所谓缓存,就是在逻辑代码和数据库之间插入那么一层缓冲层,查询等操作可以在缓冲层解决,不用再去数据库操作,以达到缓解数据库压力和增加查询效率的那么一个缓冲层。从这个角度来看,对于缓存穿透,字面理解就是将这个缓冲层打透,我每次都能直达数据库,你得缓冲层不起什么效果,就是这么一个概念。

    网上也有对这个概念的各种解释,我简要提取整理一下就是: 查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中,数据库也不存在并且数据库不存在时不会写入缓存,导致这个数据每次请求都要到数据库去查询,失去了缓存的意义。
    这种情况如果少了还可以,如果并发量达到一个高度,可能会给数据库造成很大压力,甚至宕机。
    当然,有了问题我们就得有解决的方案,目前比较成熟的解决方案主要是两种:一是空值缓存,二是设置过滤器。简单介绍一下这两种方案。
    •  空值缓存:当我们去查询一个缓存数据,这个数据查不到,就去数据库查询,再查不到,如果直接报错返回,下次再查,还是这么个循环。比如电商平台,我们查询一个商家推荐商品,当前要是没有推荐,我们每次去查询该商家的推荐商品,都要去数据库查询。设想一下,如果我们第一次在数据库查询完没有查到数据,就在缓存中缓存该商家的推荐商品是空,那么下一次我们再查询的时候,是不是就可以直接到缓存层就可以知道该商家没有推荐商品,而不用去查询数据库了。所谓的空值缓存,就是这样一个逻辑,将第一次查出来的空值,设置在缓存中,以达到缓解数据库压力的问题。
    • 设置过滤器,一般是使用一个bitmap(也可以使用一个set集合),将可查的数据放入这个集合当中。再拿商家推荐例子吧,我将有推荐的商家id都放入这个一个集合当中,每次查询的时候都去这个集合过滤一遍,只有合格的数据,我才去缓存查,不合格的,我就默认他是null就可以了。
      当然过滤方案不止这一种啊,比如像我们要是缓存ip信息,这个字段是有规则的啊,我们可以根据ip规则进行过滤再去查询,防止恶意攻击等等。

   对于这两种解决方案,普遍使用的都是第一种,对比来说,第一种和第二种,对数据实时变化要求是不一样的,空值过滤适用于数据变化频率较高也可以,而你写死的set集合,对于变化频率较高的数据,显然是不擅长的。而对于维护成本来将,第一种的代码维护成本也是简单暴力,第二种则略显复杂。

    写到这里,就多扯两句,关于缓存存在的问题,还有缓存失效和缓存雪崩等问题。缓存失效,很多情况,一个是缓存时间到了,失效了,其次还有服务器关了,没有作用了。关于缓存雪崩,这个肯定算是事故了,比如缓存宕机了,或者缓存大面积的失效,引起一段时间大量数据直接访问数据库,造成极大的压力,这种情况就叫缓存雪崩。但是目前为止,好像还没有什么好的缓存雪崩的解决方案,只能预防为主。预防措施主要有1.使用锁或者队列来空值数据库访问量,2.使用不失效缓存(长短两个缓存)和设置缓存时间均匀分布,3.不要同一时间很多缓存都失效等

<think>好的,我现在需要解决用户关于缓存穿透的问题。用户已经提供了一些引用资料,我需要结合这些资料来生成有效的回答。首先,我需要明确缓存穿透的定义。根据引用[1]和[2],缓存穿透指的是请求的数据在缓存和数据库中都存在,导致请求直接打到数据库,增加了数据库的压力。特别是在高并发场景下,可能导致数据库崩溃。 接下来,用户想知道如何有效防止和处理缓存穿透的最佳实践。根据引用[3]和[4],解决方案包括布隆过滤器、空值缓存、限流检查和数据预热。我需要详细解释每一个方法,并结合引用中的具体内容。例如,布隆过滤器可以预先过滤掉无效请求,但需要注意误判率和定期更新。空值缓存需要设置较短的过期时间,并防止恶意攻击。限流检查在引用[5]中提到,可以控制请求频率,防止数据库过载。数据预热则是在系统启动时加载热点数据,减少穿透的可能性。 此外,最佳实践部分需要综合各个方法,比如组合使用布隆过滤器和空值缓存,或者结合限流和数据预热。同时,要提到监控和报警机制,以及定期更新布隆过滤器的必要性。需要确保回答结构清晰,分点说明,并且每个解决方案都对应引用中的内容,比如引用[3]提到的解决方案,引用[5]的限流检查等。 还要注意用户提到的生成相关问题,我需要围绕缓存穿透、击穿、雪崩的区别,布隆过滤器的实现,空值缓存的风险等来提问。这样可以帮助用户进一步理解相关概念。 最后,要确保回答符合系统级指令,使用正确的中文和LaTeX格式,比如变量用$...$,引用标识自然添加在段落末尾。检查是否有遗漏的解决方案,并确保每个部分都准确引用相关资料。</think>### 如何有效防止和处理缓存穿透的最佳实践 缓存穿透是指**请求的数据既缓存中也在数据库中**,导致大量无效请求直接穿透到数据库,引发性能问题甚至系统崩溃[^1][^2]。以下是针对缓存穿透的解决方案和最佳实践: --- #### 一、核心解决方案 1. **布隆过滤器(Bloom Filter)** - **原理**:在缓存层前设置布隆过滤器,通过哈希算法预存所有合法数据的标识(如ID)。当请求到达时,先检查布隆过滤器,若标识存在则直接拦截请求,避免查询数据库[^3]。 - **优势**:内存占用低,时间复杂度为$O(1)$。 - **注意事项**:存在一定误判率(假阳性),需定期更新过滤器以同步数据库变更。 2. **空值缓存(Null Caching)** - **实现方式**:当查询到数据库存在的数据时,仍将空结果(如`null`或特殊标记)写入缓存,并设置较短的过期时间(例如$5$分钟)[^3]。 - **示例代码逻辑**: ```java public String getData(String key) { String value = redis.get(key); if (value == null) { value = db.get(key); if (value == null) { redis.setex(key, 300, "NULL"); // 空值缓存,过期时间5分钟 } else { redis.setex(key, 3600, value); // 正常缓存 } } return value.equals("NULL") ? null : value; } ``` - **风险控制**:需防范恶意攻击生成大量随机键,可通过结合限流机制缓解[^5]。 3. **限流检查(Rate Limiting)** - **作用**:在缓存和数据库查询前增加限流逻辑,限制同一用户或IP的请求频率,防止高并发穿透[^5]。 - **实现工具**:使用Redis的计数器(`INCR`)或令牌桶算法(如Guava RateLimiter)。 4. **数据预热与热点探测** - **策略**:系统启动时加载高频访问数据到缓存(预热),或通过实时监控自动识别热点数据并提前缓存[^4]。 --- #### 二、最佳实践组合 1. **布隆过滤器 + 空值缓存** - 布隆过滤器拦截绝对无效请求,空值缓存处理偶然性无效请求。 2. **限流 + 数据预热** - 针对突发流量,限流保护数据库;预热减少缓存未命中概率。 3. **监控与动态更新** - 监控缓存命中率、数据库QPS,动态调整布隆过滤器和空值缓存的策略。 --- #### 三、对比其他缓存问题 | 问题类型 | 触发条件 | 核心影响 | 解决方案差异点 | |------------|---------------------------|------------------------|-------------------------| | 缓存穿透 | 数据**存在**于缓存和DB | 数据库压力骤增 | 布隆过滤器、空值缓存 | | 缓存击穿 | 热点数据**过期**后高并发 | 瞬时数据库负载 | 互斥锁、永过期策略 | | 缓存雪崩 | 大量缓存**同时失效** | 数据库崩溃风险 | 随机过期时间、多级缓存 | ---
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