redis缓存穿透问题及其解决方案

Redis缓存穿透问题及其解决方案

如果你在准备面试时被问到“Redis缓存穿透问题”，千万不要慌！这个问题几乎是技术面必考题，今天我们就从实际场景出发，彻底讲透Redis缓存穿透的原理、危害和解决方案。另外，文末还有一份《2025年Java面试宝典》网盘资源，包含高频Redis面试题解析，记得领取哦！

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什么是Redis缓存穿透？

缓存穿透是指查询一个数据库和缓存中都不存在的数据，导致每次请求都会直接打到数据库层。比如攻击者恶意发送大量无效的ID请求（如负数或极大值），缓存无法命中，数据库压力暴增，甚至可能引发宕机。

举个例子：
用户请求商品ID为“-100”的数据，缓存里没有，数据库里也没有，但每次请求都会穿透到数据库。如果这种请求每秒上万次，数据库可能直接崩溃。

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Redis缓存穿透的三种解决方案

方案一：空值缓存

当查询到一个不存在的数据时，将空值（如“null”）写入缓存，并设置较短的过期时间（比如30秒）。这样后续请求会在缓存层被拦截，避免重复穿透。

适用场景：

• 数据不存在但请求参数相对有限（比如少量不存在的ID）。
• 对实时性要求不高的业务（例如商品详情页）。

方案二：布隆过滤器（Bloom Filter）

布隆过滤器是一种概率型数据结构，可以快速判断某个元素是否在集合中存在。将所有可能存在的Key预先存入布隆过滤器，请求到来时先检查过滤器：

• 如果不存在，直接返回空结果；
• 如果存在，再去查询缓存和数据库。

优点：

• 内存占用极低，适合海量数据场景。
• 查询效率高（时间复杂度O(1)）。

缺点：

• 有一定误判率（可通过调整参数降低）。
• 需要预加载有效数据到过滤器。

方案三：接口限流与熔断

对于恶意请求或突发流量，可以通过限流工具（如Sentinel）限制每秒请求次数，或在数据库压力过大时触发熔断机制，暂时拒绝部分请求，保护数据库稳定性。

适用场景：

• 高并发业务或存在恶意攻击风险的系统。
• 需要与其他方案配合使用（例如先限流，再结合布隆过滤器）。

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实际项目中如何选择方案？

1. 组合使用更高效：

   • 先用布隆过滤器拦截大部分无效请求，再对少量漏网之鱼采用空值缓存。
   • 针对突增流量，叠加限流熔断机制。

2. 注意细节：

   • 空值缓存的过期时间不宜过长，避免占用过多内存。
   • 布隆过滤器需要定期更新（如数据新增时同步到过滤器）。

3. 监控与报警：

   • 监控缓存命中率和数据库QPS，及时发现异常。

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高频面试题解析

如果面试官追问：“布隆过滤器为什么会有误判？” 你可以这样回答：

布隆过滤器底层通过多个哈希函数计算位图位置，可能存在不同Key的哈希值落在相同位置，导致误判。但误判只会出现在“判定存在”时（实际不存在），而不会漏判（实际存在的一定能判定存在）。通常可以通过增加位图大小和哈希函数数量来降低误判率。

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