分析解析Redis缓存穿透一个实例分析（redis 缓存穿透例子）

2023-05-13 00:17:30 分析缓存穿透

随着互联网技术的日新月异，缓存技术在大型网站架构设计中扮演了越来越重要的角色。Redis作为一种高性能的缓存数据库，已经被广泛使用在各种业务场景中。然而，使用Redis缓存时需要注意的一个问题是缓存穿透。

1. 什么是Redis缓存穿透？

Redis缓存穿透是指缓存未命中，在数据库也未命中的情况下，会有攻击者不断发送请求，从而导致大量数据库请求被触发，严重影响系统的性能和稳定性。

缓存穿透一般发生在以下场景中：

– 请求参数非法或不存在。

例如，一个电商网站通过商品ID查询商品信息，如果攻击者传入一个不存在的商品ID作为查询参数，此时缓存和数据库中都不存在这个商品信息，每次请求都会导致数据库查询，进而引发缓存穿透问题。

– 缓存中不存在特定的key。

如果缓存中不存在特定的key，每一个请求都会到数据库查询，引起缓存穿透问题。

由于缓存穿透问题引起的数据库压力过大，系统运行速度下降，因此需要解决这个问题。

2. 如何分析和解决Redis缓存穿透的问题？

下面，我将通过一个示例来说明如何分析和解决Redis缓存穿透的问题。

在这个场景下，我们有一个读取用户信息的接口，请求数据中包含了用户的id。因此，我们可以使用用户的id作为Redis的key，并将用户的信息存储在Redis中。

代码实现如下：

/**
* 读取用户信息
*/
public User getUserById(int userId) {
    // 先从缓存中读取用户信息
    User user = redisTemplate.opsForValue().get("user_" + userId);
    if (user == null) {
        // 如果缓存中没有，则从数据库中读取
        user = userRepository.getUserById(userId);
        if (user != null) {
            // 查询到数据后，将数据写入缓存中以备下次使用
            redisTemplate.opsForValue().set("user_" + userId, user, 3600, TimeUnit.SECONDS);
        }
    }
    return user;
}

在这个代码中，我们先从缓存中读取用户信息，如果不存在，则从数据库中读取，并将从数据库中读取到的用户信息写入到缓存中。同时，我们设定了缓存的有效期为1小时。

假设现在有一个攻击者想要攻击我们的接口，他发送了一个不存在的用户id：

http://example.com/user/999

这时，我们的系统会先从Redis中查找缓存，发现不存在对应的key，然后通过调用getUserById()方法从数据库中获取，最后返回了一个空的User对象。攻击者可以不停地发送请求，每次都会导致数据库查询，引发缓存穿透问题。

针对上述攻击，我们可以进行以下优化：

– 添加布隆过滤器。

布隆过滤器是一种数据结构，在缓存查询之前使用布隆过滤器判断请求参数是否合法。使用布隆过滤器可以将请求参数中不存在的key的查询全部过滤掉，从而避免了对数据库的查找，提高了系统的效率。

将上面的代码改为：

/**
* 读取用户信息
*/
public User getUserById(int userId) {
    // 布隆过滤器判定请求参数是否合法
    if (!bloomFilter.mightContn(userId)) {
        return null;
    }

    // 先从缓存中读取用户信息
    User user = redisTemplate.opsForValue().get("user_" + userId);
    if (user == null) {
        // 如果缓存中没有，则从数据库中读取
        user = userRepository.getUserById(userId);
        if (user != null) {
            // 查询到数据后，将数据写入缓存中以备下次使用
            redisTemplate.opsForValue().set("user_" + userId, user, 3600, TimeUnit.SECONDS);
        } else {
            // 数据库中没有该用户信息，将该参数加入布隆过滤器中
            bloomFilter.put(userId);
        }
    }
    return user;
}

– 在未查找到数据时，将空值缓存。

如果我们从数据库中查询用户信息未成功，缓存穿透问题就无法避免。因此，在查询到空值后，我们可以将该空值写入缓存中，设置较短的缓存时间。这样下次对同一key进行查询时，就可以从缓存中获取到空值，而不再需要访问数据库，从而避免了重复查询的开销。

将上面的代码改为：

/**
* 读取用户信息
*/
public User getUserById(int userId) {
    // 布隆过滤器判定请求参数是否合法
    if (!bloomFilter.mightContn(userId)) {
        return null;
    }

    // 先从缓存中读取用户信息
    User user = redisTemplate.opsForValue().get("user_" + userId);
    if (user == null) {
        // 如果缓存中没有，则从数据库中读取
        user = userRepository.getUserById(userId);
        if (user != null) {
            // 查询到数据后，将数据写入缓存中以备下次使用
            redisTemplate.opsForValue().set("user_" + userId, user, 3600, TimeUnit.SECONDS);
        } else {
            // 将空值写入缓存中，有效期30秒
            redisTemplate.opsForValue().set("user_" + userId, null, 30, TimeUnit.SECONDS);
        }
    }
    return user;
}

通过以上优化，我们可以避免Redis缓存穿透问题，提高系统的性能和稳定性。

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