15 | 缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？
在构建高并发系统时，缓存作为提升系统性能、减轻数据库压力的关键技术之一，其重要性不言而喻。然而，缓存的使用并非毫无风险，其中“缓存穿透”便是开发者需要重点防范的问题之一。缓存穿透，指的是大量请求直接穿透缓存层，到达数据库层，而这些请求往往是无效或恶意的，它们所查询的数据在缓存中不存在，从而导致数据库层承受巨大压力，甚至引发数据库宕机。本章节将深入探讨缓存穿透的成因、危害、检测方法及多种应对策略。
一、缓存穿透的成因
数据不存在：最常见的情况是，用户请求的数据在数据库中本身就不存在，比如查询一个不存在的用户ID或商品编号。由于缓存中没有这些数据的副本，每次请求都会穿透到数据库层。
恶意攻击：攻击者可能故意构造大量不存在的数据请求，意图消耗服务器资源，造成拒绝服务（DoS）攻击。
缓存过期或失效：在某些情况下，缓存中的数据可能因过期或被错误地删除，而新的请求又未能及时在缓存中填充有效数据，导致请求直接到达数据库。
配置错误：缓存策略或配置不当，如缓存层未开启或缓存键设计不合理，也可能导致缓存无法正常工作，从而引发缓存穿透。
二、缓存穿透的危害
数据库压力增大：无效的请求频繁访问数据库，导致数据库负载急剧上升，影响正常业务处理。
系统性能下降：数据库处理速度远不及缓存，大量请求直接冲击数据库会显著降低系统响应速度。
资源浪费：无效的请求占用了服务器和网络资源，降低了系统的整体效率。
安全风险：恶意攻击可能通过缓存穿透进一步实施更严重的攻击，如SQL注入、数据篡改等。
三、缓存穿透的检测
监控数据库访问日志：分析数据库访问日志，识别出频繁访问且查询结果为空或错误的数据请求。
系统性能监控：通过系统性能监控工具，观察缓存命中率、数据库负载等指标，及时发现缓存穿透的迹象。
异常流量分析：利用网络流量分析工具，分析请求来源、请求频率等特征，识别出可能的恶意攻击流量。
四、缓存穿透的应对策略
4.1 布隆过滤器（Bloom Filter）
布隆过滤器是一种空间效率很高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它允许存在一定的误判率，但绝不会出现漏判（即如果某个元素不在集合中，布隆过滤器绝对能判断出来）。将布隆过滤器部署在缓存之前，对所有请求进行过滤，如果请求的数据在布隆过滤器中不存在，则直接返回空结果或错误信息，不再访问数据库。这种方法可以有效防止缓存穿透攻击，但需注意误判率的控制。
4.2 缓存空值或默认值
对于不存在的数据，可以在缓存中存储一个空值或默认值，并设置较短的过期时间。当请求到达时，首先检查缓存，如果缓存中存在空值或默认值，则直接返回，不再访问数据库。这种方法虽然能减少数据库压力，但会增加缓存的存储成本，并可能导致一定的延迟。
4.3 访问频率限制
对于频繁访问不存在数据的IP或用户，实施访问频率限制。当达到设定的阈值时，暂时禁止该IP或用户的访问，或要求通过验证码验证身份。这种方法可以有效防止恶意攻击，但也可能误伤正常用户。
4.4 数据预热
在系统上线前或低峰时段，预先将热点数据加载到缓存中，减少系统运行时对数据库的依赖。虽然数据预热不能直接解决缓存穿透问题，但能提高系统的整体性能和缓存命中率，间接降低缓存穿透的风险。
4.5 改进缓存策略
- 合理设计缓存键：确保缓存键的唯一性和有效性，避免因缓存键设计不当导致的缓存失效。
- 设置缓存过期策略：根据业务需求和数据变化频率，合理设置缓存的过期时间，避免缓存过期导致的缓存穿透。
- 使用多级缓存：在系统中引入多级缓存机制，如本地缓存、分布式缓存等，提高缓存的命中率和可用性。
4.6 监控与预警
建立完善的监控系统，实时监控缓存命中率、数据库负载等关键指标，一旦发现异常立即发出预警，以便及时采取措施应对。
五、总结
缓存穿透是高并发系统设计中不可忽视的问题，它直接威胁到系统的稳定性和性能。通过合理的缓存策略、使用布隆过滤器、缓存空值、限制访问频率、数据预热以及加强监控与预警等措施，可以有效防范和应对缓存穿透问题。在实际应用中，应根据业务需求和系统特点，综合采用多种策略，形成一套完善的缓存保护机制，确保系统的稳定运行。同时，随着技术的发展和业务的变化，缓存策略也需要不断优化和调整，以适应新的挑战和需求。
