一、什么是缓存穿透？
在分布式系统中，缓存常常用于提高系统的性能，减轻数据库的压力。缓存穿透问题指的是请求的数据在缓存和数据库中都不存在，导致请求每次都直接查询数据库，无法从缓存中获取数据，从而绕过了缓存系统，增加了数据库负载，影响系统的性能和可扩展性。
二、缓存穿透的原因
缓存穿透的原因通常有以下几个：
- 请求的数据根本不存在：比如请求了一个错误的ID，或者查询条件有误，这样查询的数据在数据库中也没有，缓存中也没有。
- 恶意请求：某些攻击者故意发送大量不合法的请求，造成缓存穿透，增加数据库压力。
三、缓存穿透的影响
缓存穿透不仅导致缓存失效，而且每次请求都需要访问数据库，这会导致以下问题：
- 增加数据库负载：大量无效请求直接访问数据库，导致数据库压力剧增，性能下降。
- 降低缓存命中率：缓存命中率降低，缓存的作用被削弱，无法有效发挥性能优势。
四、如何解决缓存穿透问题？
有几种常见的解决方法：
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对请求进行过滤：
- 对查询条件进行校验，确保请求的数据存在，避免无效请求。
- 比如可以在后台接口中加一个数据合法性检查，避免无效请求直接查询数据库。
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缓存空对象：
- 如果查询的数据不存在，可以将空数据缓存一段时间，这样就避免了下次再去查询数据库。
- 例如，如果请求一个用户ID不存在的用户数据，我们可以在缓存中存入一个空对象，并设置一个较短的缓存过期时间，避免恶意请求频繁访问数据库。
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布隆过滤器：
- 布隆过滤器是一种空间效率高的数据结构，可以用来判断一个元素是否在集合中。它的主要优势在于可以在不占用太多内存的情况下高效地判断某个请求的数据是否存在。
- 在缓存穿透的情况下，可以使用布隆过滤器在请求访问数据库之前，先检查数据是否存在。如果布隆过滤器判断该数据不存在，就可以直接返回，避免访问数据库。
五、Java案例：如何使用布隆过滤器解决缓存穿透问题
在这个示例中，我们将使用Guava库来实现布隆过滤器，解决缓存穿透问题。首先，假设我们有一个查询用户信息的接口，系统通过缓存存储用户信息，如果缓存中没有，查询数据库，如果数据库也没有，直接返回空。我们通过布隆过滤器来防止无效请求访问数据库。
步骤：
- 使用布隆过滤器判断用户ID是否存在。
- 如果ID不存在，直接返回。
- 如果ID存在，则查询缓存，如果缓存没有，查询数据库，并将结果存入缓存。
Java代码示例：
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.TimeUnit;public class CachePenetrationExample {// 模拟的数据库查询方法public String getUserFromDatabase(String userId) {// 模拟数据库查询，假设ID为"100"的数据存在，其他都不存在if ("100".equals(userId)) {return "User Data for ID " + userId;} else {return null;}}// 创建一个布隆过滤器，用于判断用户ID是否存在private BloomFilter<String> userIdBloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(StandardCharsets.UTF_8), 1000000, 0.01); // 100万元素，假设误判率为1%// 模拟的缓存类private Cache<String, String> cache = new Cache<>();public String getUser(String userId) {// 先用布隆过滤器判断用户ID是否存在if (!userIdBloomFilter.mightContain(userId)) {// 如果布隆过滤器判断该ID不存在，直接返回空，避免查询数据库return null;}// 缓存中查找数据String userData = cache.get(userId);if (userData != null) {return userData; // 如果缓存命中，直接返回}// 缓存没有命中，查询数据库userData = getUserFromDatabase(userId);if (userData != null) {// 如果数据库中有，放入缓存cache.put(userId, userData);} else {// 如果数据库中没有，缓存空数据，避免后续穿透cache.put(userId, ""); // 存入空数据，避免频繁访问数据库}return userData;}// 模拟缓存类（简单示例，实际应用中可以使用如Guava Cache等成熟库）static class Cache<K, V> {private final java.util.Map<K, V> cache = new java.util.HashMap<>();public V get(K key) {return cache.get(key);}public void put(K key, V value) {cache.put(key, value);}}public static void main(String[] args) {CachePenetrationExample example = new CachePenetrationExample();// 初始化布隆过滤器，预先假设一些用户ID存在example.userIdBloomFilter.put("100");// 模拟查询不同用户IDSystem.out.println(example.getUser("100")); // 从数据库查询，缓存并返回System.out.println(example.getUser("101")); // 返回null，避免查询数据库System.out.println(example.getUser("100")); // 从缓存中直接返回System.out.println(example.getUser("102")); // 返回null，避免查询数据库}
}六、代码说明
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布隆过滤器：通过Guava的
BloomFilter创建了一个布隆过滤器来判断用户ID是否存在。如果布隆过滤器认为ID不存在，我们直接返回空结果，避免访问数据库。 -
缓存实现：简单使用了一个
Cache类来模拟缓存。实际项目中可以使用如Guava Cache或者其他缓存库。 -
查询逻辑：
- 首先通过布隆过滤器检查数据是否存在。
- 然后尝试从缓存中获取数据。
- 如果缓存中没有，再查询数据库，并将结果缓存。
- 如果数据库没有数据，则缓存空对象，避免后续请求再去查询数据库。
七、总结
缓存穿透是一个常见的性能问题，尤其是在高并发系统中。通过布隆过滤器，我们能够在访问数据库之前，快速判断某个请求是否有效，从而有效地避免了缓存穿透的发生，减轻了数据库压力，提升了系统性能。
解决方案的关键要点：
- 布隆过滤器可以有效地判断请求数据是否存在，避免无效请求访问数据库。
- 缓存空对象可以避免频繁访问数据库，减少数据库压力。
如果系统中有大量无效请求，布隆过滤器是非常有效的解决方案。
