Redis 缓存穿透大量请求直达数据库怎么办？

Question

仓乃文 · Accepted Answer

缓存穿透是指请求查询的数据在缓存和数据库中都不存在，每次请求都绕过缓存直达数据库。恶意攻击者构造大量不存在的 key（如负数 ID、随机字符串），可以轻松打垮数据库。

问题场景：
```
请求 user:-1 → Redis miss → 数据库 miss → 返回空
请求 user:999999999 → Redis miss → 数据库 miss → 返回空
... 每秒 10 万次无效请求，数据库 CPU 100%
```

修复方案：
```
-- 方案 1：缓存空值（最简单）
-- 数据库查询为空时，缓存一个空值，设置短过期时间
SET user:999999999 "" EX 60
-- 优点：实现简单
-- 缺点：大量空 key 占内存，过期时间不好控制

-- 方案 2：布隆过滤器（推荐，大数据量首选）
-- 将所有有效 key 预加载到布隆过滤器
-- 请求先查布隆过滤器，不存在直接拦截
-- 1 亿条数据仅需约 100MB 内存
-- 优点：内存极小，拦截率极高
-- 缺点：有极小误判率，不支持删除

-- Redisson 布隆过滤器示例（Java）：
RBloomFilter<Long> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("userBloom");
bloomFilter.tryInit(100000000L, 0.01); // 1亿数据，1%误判率
// 新增用户时加入布隆过滤器
bloomFilter.add(userId);
// 查询前先判断
if (!bloomFilter.contains(userId)) {
    return null; // 一定不存在，直接拦截
}

-- 方案 3：接口层参数校验（前置拦截）
-- 校验 ID 格式、范围、合法性
-- 过滤掉明显非法的请求
```

补充说明：
- 布隆过滤器说不存在则一定不存在，说存在则可能存在（误判）
- 布隆过滤器不支持删除，需要重建时可用布谷鸟过滤器替代
- 缓存空值 + 布隆过滤器组合使用效果最佳
- 规则：查询前先校验参数合法性，不合法直接拒绝