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Redis缓存穿透优化

news 2025/10/9 15:20:49

背景和价值
- - 一、核心方案1：拦截无效请求——从源头过滤不存在的Key
    - 1. 布隆过滤器（Bloom Filter）：高效拦截不存在的Key
    - 2. 业务规则校验：过滤明显无效的请求
  - 二、核心方案2：缓存空数据——避免相同无效请求重复穿透
    - 1. 缓存空值+短期过期时间
    - 2. 缓存“不存在标记”+ 动态过期
  - 三、核心方案3：增强后端防护——极端情况兜底
    - 1. 接口限流：控制无效请求总量
    - 2. 数据库熔断：保护数据库不宕机
    - 3. 数据库层面防护：减少无效查询消耗
  - 四、方案选型建议：按场景组合防御
  - 总结
参考资料

背景和价值

在Redis缓存架构中，缓存穿透指“请求查询的数据在缓存（Redis）和数据库中均不存在（如查询无效ID、恶意伪造Key），导致所有请求直接穿透缓存冲击数据库，引发数据库压力过载甚至宕机”的问题。与“缓存击穿（热点Key失效）”不同，穿透的核心是“数据本身不存在”，解决逻辑需围绕“拦截无效请求、避免空数据穿透、增强后端防护”展开，具体落地方案如下：

一、核心方案1：拦截无效请求——从源头过滤不存在的Key

通过“概率性数据结构”或“业务规则校验”，在请求进入缓存/数据库前拦截无效Key，避免无效请求消耗后端资源。

1. 布隆过滤器（Bloom Filter）：高效拦截不存在的Key

这是解决缓存穿透最主流、最高效的方案，核心是用“空间紧凑的概率性结构”提前存储“数据库中所有有效Key”，快速判断请求Key是否可能存在。

核心原理：
布隆过滤器通过多个哈希函数将有效Key映射到一个二进制数组（BitArray）中，标记为“1”；当请求Key到来时，通过相同哈希函数计算映射位置，若所有位置均为“1”，则Key“可能存在”（允许极小误判）；若任一位置为“0”，则Key“绝对不存在”，直接拦截。
实现流程：
1. 初始化：数据库写入新数据时（如新增商品、用户），同步将Key（如商品ID）插入布隆过滤器；
2. 请求拦截：请求先经过布隆过滤器校验——
  - 若判定“不存在”：直接返回空结果（如“数据不存在”），不访问Redis和数据库；
  - 若判定“可能存在”：再查询Redis，Redis无数据则查数据库（数据库也无则走后续空值缓存逻辑）。
关键参数优化：
- 误判率：默认控制在0.1%~1%（误判会导致少量无效请求穿透，但可接受），误判率越低需越多哈希函数和Bit数组空间；
- 动态扩容/重建：若数据库Key总量增长，需定期重建布隆过滤器（避免Bit数组拥挤导致误判率飙升），可通过“双过滤器切换”（新过滤器构建完成前用旧过滤器，避免拦截中断）实现。
优势：时间复杂度O(1)，空间效率极高（存储1亿个Key仅需约12MB）；
注意：布隆过滤器不支持删除操作（删除会影响其他Key的判断），需通过“定期重建”解决数据删除后的准确性问题。

2. 业务规则校验：过滤明显无效的请求

结合业务场景的“Key格式、范围、合法性”提前拦截无效请求，适合有明确业务规则的场景。

实现逻辑：
- 格式校验：如用户ID为10位数字，拦截“字母+数字”“少于10位”的ID请求；订单号为“OD+16位数字”，拦截不符合格式的请求；
- 范围校验：如商品分类ID仅1-100，拦截“分类ID=101”的请求；用户年龄查询范围0-150，拦截“年龄=200”的请求；
- 白名单校验：核心业务接口（如支付、核心商品查询）可维护“有效Key白名单”，仅允许白名单内的Key进入后续链路（适合Key总量少且固定的场景）。
优势：实现简单（无需额外组件），无误判，适合业务规则明确的场景；
局限：无法覆盖“格式合法但实际不存在”的Key（如10位数字的无效用户ID），需配合其他方案使用。

二、核心方案2：缓存空数据——避免相同无效请求重复穿透

对于“格式合法但数据库不存在”的Key（如10位有效格式的无效用户ID），通过“缓存空值”让后续相同请求从缓存获取结果，不再穿透数据库。

1. 缓存空值+短期过期时间

核心逻辑：当请求查询的Key在缓存和数据库中均不存在时，不直接返回空，而是向Redis写入“空值（如""、null）+ 短期过期时间（如30秒~5分钟）”，后续相同请求从Redis获取空值，无需访问数据库。
实现流程：
1. 请求查询Key→Redis无数据→查询数据库；
2. 数据库返回“无此数据”→向Redis写入SET key "" EX 30（30秒过期）；
3. 30秒内再次查询该Key→Redis返回空值，直接响应，不访问数据库；
4. 30秒后Key自动失效，若仍有请求则重新触发“查库→缓存空值”逻辑（避免长期缓存无效数据占用空间）。
关键优化：
- 过期时间：根据业务场景设置（如高频无效请求设5分钟，低频设30秒），避免空值缓存占用过多Redis空间；
- 区分“真空”与“缓存空值”：可在Redis中用特殊标记存储空值（如SET key "NULL_MARKER" EX 30），避免与业务中的“合法空数据”（如用户未填写的地址）混淆。
优势：实现简单，能有效拦截“相同无效Key的重复请求”；
注意：需防范“恶意批量伪造不同无效Key”（如每秒请求1000个不同的无效用户ID），此时空值缓存会占用大量Redis空间，需配合布隆过滤器或限流方案。

2. 缓存“不存在标记”+ 动态过期

针对“长期不存在的Key”（如已删除的用户ID、下架的商品ID），可缓存“永久不存在标记”并定期清理，减少重复查库。

实现逻辑：
- 数据库确认数据永久删除（如用户注销、商品彻底下架）后，向Redis写入“永久不存在标记”（如SET key "PERMANENT_NULL" EX 86400，设置1天过期，每天凌晨通过定时任务重新校验数据库，确认仍不存在则续期）；
- 后续请求查询该Key时，Redis返回“PERMANENT_NULL”，直接响应“数据已删除”，无需查库。
优势：适合“数据明确永久不存在”的场景，减少长期无效请求；
注意：需确保“永久不存在标记”能被定期校验，避免数据库数据恢复后缓存仍返回无效标记。

三、核心方案3：增强后端防护——极端情况兜底

当上述方案失效（如布隆过滤器误判、恶意批量伪造新无效Key）时，通过“限流、熔断、数据库防护”等手段，避免数据库被压垮。

1. 接口限流：控制无效请求总量

基于接口层面设置QPS阈值，限制单位时间内的请求数量，避免突发大量无效请求冲击数据库。

实现方式：
- 使用限流组件（如Sentinel、Redis的INCR + EXPIRE实现简单限流），对“查询类接口”设置限流规则（如每秒最多1000次请求）；
- 针对“疑似穿透请求”（如短时间内大量不同的Key请求），可动态降低限流阈值（如从1000降至500），优先保障正常请求。
示例：用Redis实现限流——
每次请求前执行INCR limit:api:query，若结果>1000（QPS阈值），则返回“服务繁忙”；同时执行EXPIRE limit:api:query 1（1秒过期），确保每秒重置计数。

2. 数据库熔断：保护数据库不宕机

当数据库压力达到阈值（如CPU使用率>80%、连接数>最大连接数的90%）时，触发熔断机制，暂时停止接收非核心请求，仅允许核心请求访问。

实现逻辑：
- 用熔断组件（如Resilience4j、Sentinel）监控数据库指标，当指标触发阈值时，熔断“非核心查询接口”（如商品详情查询），返回“服务暂时不可用”；
- 熔断后定期探测数据库状态（如每10秒尝试一次查询），若数据库恢复正常则关闭熔断。

3. 数据库层面防护：减少无效查询消耗

即使有少量请求穿透到数据库，也可通过数据库优化减少资源消耗：

索引优化：为查询字段建立索引（如用户ID、商品ID），避免无效查询触发全表扫描；
查询限制：对“不存在数据”的查询设置快速返回逻辑（如数据库存储过程中先判断Key是否存在，不存在则立即返回）；
只读副本：将查询请求路由到数据库只读副本，避免冲击主库（适合读多写少场景）。

四、方案选型建议：按场景组合防御

场景类型	推荐方案组合	典型案例
大量无效Key+明确有效Key	布隆过滤器 + 缓存空值 + 接口限流	用户ID查询、订单号查询
业务规则明确的请求	业务规则校验 + 缓存空值	商品分类查询、年龄范围查询
恶意批量伪造新无效Key	布隆过滤器 + 接口限流 + 数据库熔断	爬虫攻击、恶意请求
数据永久不存在（如删除）	缓存“永久不存在标记” + 定期校验	注销用户查询、下架商品查询