3. 缓存穿透：定义与危害、产生原因、解决方案

3.1 定义与危害

缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中不存在，同时在数据库中也不存在。每次请求都直接穿透缓存层，打到后端数据库，导致缓存完全失效，数据库压力骤增。

3.2 产生原因

缓存穿透的产生通常源于以下三种场景：

1. 恶意攻击或爬虫：攻击者故意构造大量不存在的 Key（如负 ID、超长字符串）发起请求，绕过缓存直接攻击数据库。
2. 业务逻辑漏洞：查询参数未做合法性校验，导致非法参数（如 id=-1、id=null）进入查询流程。
3. 数据误删除或未初始化：缓存和数据库中的合法数据被删除后，后续请求无法命中缓存，也无法从数据库获取数据。

3.3 解决方案

针对缓存穿透，业界有三种主流解决方案，按推荐优先级排列如下：

3.3.1 方案一：参数校验（第一道防线）

在请求入口层对参数进行合法性校验，直接拦截明显不合法的请求。

// 参数校验示例（Java）
public Product getProduct(String productId) {
    // 1. 基础校验：非空、格式
    if (productId == null || productId.trim().isEmpty()) {
        throw new IllegalArgumentException("商品ID不能为空");
    }
    // 2. 业务校验：ID 范围、格式规则
    if (!productId.matches("^[A-Za-z0-9]{8,32}$")) {
        throw new IllegalArgumentException("商品ID格式不合法");
    }
    // 3. 黑名单校验（可选）
    if (isInBlackList(productId)) {
        return null; // 直接返回空，不查询缓存和数据库
    }
    // ... 后续缓存查询逻辑
}

3.3.2 方案二：布隆过滤器（Bloom Filter）

布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否可能存在于集合中。它能够以极小的内存开销，快速过滤掉绝大多数不存在的 Key。

布隆过滤器在 Redis 中的使用方式：

# Redis 4.0+ 通过 module 加载布隆过滤器
# 1. 加载模块
redis-server --loadmodule /path/to/redisbloom.so

# 2. 初始化过滤器（预计插入 10000 个元素，误判率 1%）
BF.RESERVE product_filter 0.01 10000

# 3. 添加元素（数据预热时执行）
BF.ADD product_filter product_12345
BF.ADD product_filter product_67890

# 4. 查询元素（请求入口处执行）
BF.EXISTS product_filter product_99999  # 返回 0，直接拦截

3.3.3 方案三：空值缓存（Cache Null Object）

当查询数据库发现数据不存在时，仍然将该 Key 写入缓存，但 Value 设置为一个特殊空值（如 null、""、"NULL"），并设置较短的过期时间（如 30~60 秒）。

// 空值缓存实现示例（Java + Redis）
public Product getProduct(String productId) {
    // 1. 查询缓存
    String cacheValue = redis.get("product:" + productId);
    if (cacheValue != null) {
        // 2. 判断是否为空值标记
        if ("NULL".equals(cacheValue)) {
            return null; // 缓存中标记为空，直接返回
        }
        return JSON.parseObject(cacheValue, Product.class);
    }
    
    // 3. 缓存未命中，查询数据库
    Product product = productDao.selectById(productId);
    
    // 4. 根据数据库结果处理
    if (product == null) {
        // 数据库也不存在：写入空值缓存，TTL 30秒
        redis.setex("product:" + productId, 30, "NULL");
        return null;
    } else {
        // 数据库存在：写入正常缓存，TTL 3600秒
        redis.setex("product:" + productId, 3600, JSON.toJSONString(product));
        return product;
    }
}

3.4 方案对比与选型