Redis缓存穿透解决方案

最新推荐文章于 2025-11-10 07:00:00 发布

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本文介绍了Redis缓存穿透问题及其危害，提供两种解决方案：1) 对于不存在的key设置默认值并设置过期时间，避免数据库压力；2) 使用布隆过滤器预先过滤无效请求，减少无效数据库查询。通过这两种方法，可以有效防止恶意攻击或误操作导致的数据库冲击。

Redis缓存穿透解决方案

1、什么是缓存穿透

查询的key在redis中不存在，对应的ID在数据库也不存在，此时被非法用户进行攻击，大量的请求会直接冲入数据库上造成宕机，从而影响整个系统，这种现象称之为：缓存穿透

@GetMapping("/findCategory/{cid}")
    public List<Category> findCategory(@PathVariable("cid") Integer cid) {
        // 判断分类id是否传入，如果没有传入那么直接返回
        KAssert.isEmpty(cid, 401, "分类不存在");
        List<Category> categoryList = new ArrayList<>();
        // 先去缓存中去获取分类信息
        String categories = (String) redisTemplate.opsForValue().get("subCid:" + cid);
        if (StringUtils.isEmpty(categories)) {
            log.info("数据库查询");
            categoryList = categoryService.findCategroies(cid);
            if (!CollectionUtils.isEmpty(categoryList)) {
                redisTemplate.opsForValue().set("subCid:" + cid, JsonUtil.obj2String(categoryList));
            }
        } else {
            categoryList = JsonUtil.string2Obj(categories, List.class, Category.class);
        }
        return categoryList;
    }

以上的代码是在开发中非常常见的代码。

但是如果有一些黑客或者肉机，故意输入一些不存在的ID，或者大量的用户输错了地址，那么缓存永远都是null。永远都命中到数据库。如果这个时候出现的请求并发很大，可能就会把数据库冲垮。

比如：cid==666 在数据表中不存在

String categories = (String) redisTemplate.opsForValue().get("subCid:" + cid);

上面的缓存代码为空，就会进入到数据db去查询，如果黑客或者肉机，大量错误输入，请求非常大的话就造成缓存穿透。

2、解决方案

2.1 将不存在的key，存一个默认值：null ，并且给予过期时间。

@GetMapping("/findCategory/{cid}")
public List<Category> findCategory(@PathVariable("cid") Integer cid) {
    // 判断分类id是否传入，如果没有传入那么直接返回
    KAssert.isEmpty(cid, 401, "分类不存在");
    List<Category> categoryList = new ArrayList<>();
    // 先去缓存中去获取分类信息
    String categories = (String) redisTemplate.opsForValue().get("subCid:" + cid);
    if (StringUtils.isEmpty(categories)) {
        log.info("数据库查询");
        // 如果不存在就从数据库查询
        categoryList = categoryService.findCategroies(cid);
        // 判断如果集合有数据，那么就会放入缓存。就是这个判断，造成了缓存穿透。
        if (CollectionUtils.isEmpty(categoryList)) {
            // 将不存在的key，存一个默认值：null，并且给予过期时间
            redisTemplate.opsForValue().set("subCid:" + cid, JsonUtil.obj2String(categoryList), 5 * 60, TimeUnit.SECONDS);
        } else {
            // 放入到redis缓存中
            redisTemplate.opsForValue().set("subCid:" + cid, JsonUtil.obj2String(categoryList));
        }
    } else {
        // 是否存在，如果存在直接从缓存返回
        categoryList = JsonUtil.string2Obj(categories, List.class, Category.class);
    }
    return categoryList;
}

2.2 布隆过滤器

@GetMapping("/findCategory/{cid}")
    public List<Category> findCategory(@PathVariable("cid") Integer cid) {
        // 判断分类id是否传入，如果没有传入那么直接返回
        KAssert.isEmpty(cid, 401, "分类不存在");
//         // 进行布隆过滤 bf.madd redis:bloom:category “1” "2" "3" "4" "5"
//         // 进行布隆过滤 bf.mexists redis:bloom:category “1”
        boolean[] booleans = reBloomClient.existsMulti("redis:bloom:category", cid + "");
//         // 如果cid没有在布隆过滤器中，说明你数据不存在，直接返回
        if (!booleans[0]) {
            throw new ValidationException(401, "分类不存在");
        }

        // BloomFilter的认识
        // 用了Redis缓存就真的不会进入数据库了吗？
        List<Category> categoryList = new ArrayList<>();
        // 先去缓存中去获取分类信息
        String categories = (String) redisTemplate.opsForValue().get("subCid:" + cid);
        if (StringUtils.isEmpty(categories)) {
            log.info("数据库查询");
            categoryList = categoryService.findCategroies(cid);
            if (!CollectionUtils.isEmpty(categoryList)) {
                redisTemplate.opsForValue().set("subCid:" + cid, JsonUtil.obj2String(categoryList));
            }
        } else {
            categoryList = JsonUtil.string2Obj(categories, List.class, Category.class);
        }
        return categoryList;
    }