4. 缓存穿透：定义、产生原因与解决方案

4.1 定义与问题本质

缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据时，缓存层无法命中（因为不存在），请求直接穿透到后端数据库。由于数据库中也不存在该记录，每次查询都会落到数据库上，导致数据库压力骤增，甚至引发雪崩。

4.2 产生原因

4.3 解决方案一：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。它由一个位数组和多个哈希函数组成。

4.3.1 工作原理

1. 初始化：创建一个长度为 m 的位数组，所有位初始化为 0。
2. 添加元素：使用 k 个哈希函数对元素计算哈希值，将位数组中对应位置置为 1。
3. 查询元素：同样使用 k 个哈希函数计算位置，如果所有位置均为 1，则元素可能存在；如果任意一位为 0，则元素一定不存在。

4.3.2 布隆过滤器 vs 传统缓存

4.3.3 Redis 中的布隆过滤器

Redis 4.0+ 通过 RedisBloom 模块支持布隆过滤器。常用命令：

# 创建一个布隆过滤器，预期容量 10000，误判率 0.01
BF.RESERVE user_filter 0.01 10000

# 添加元素
BF.ADD user_filter user:1001

# 批量添加
BF.MADD user_filter user:1002 user:1003 user:1004

# 检查元素是否存在
BF.EXISTS user_filter user:1001    # (integer) 1
BF.EXISTS user_filter user:9999    # (integer) 0

# 批量检查
BF.MEXISTS user_filter user:1001 user:9999

4.4 解决方案二：空值缓存（Cache-Through for Null）

当查询数据库发现数据不存在时，仍然将空值（如 null、空字符串、特殊标记）写入缓存，并设置一个较短的过期时间（通常 30~60 秒）。后续相同请求直接返回空值，避免重复查询数据库。

4.4.1 实现流程

1. 查询缓存：根据 Key 查询 Redis。
2. 缓存命中：如果缓存中存在（即使是空值标记），直接返回结果。
3. 缓存未命中：查询数据库。
4. 数据库有数据：写入缓存（正常过期时间），返回结果。
5. 数据库无数据：写入空值标记到缓存（短过期时间，如 30s），返回空。

4.4.2 代码示例

public String getProduct(String productId) {
    // 1. 查询缓存
    String cacheValue = redis.get("product:" + productId);
    if (cacheValue != null) {
        // 2. 命中缓存（包括空值标记）
        if ("NULL_MARK".equals(cacheValue)) {
            return null; // 直接返回空
        }
        return cacheValue;
    }

    // 3. 缓存未命中，查询数据库
    Product product = productDao.selectById(productId);
    if (product != null) {
        // 4. 有数据，写入缓存（过期时间 1 小时）
        redis.setex("product:" + productId, 3600, product.toJson());
        return product.toJson();
    } else {
        // 5. 无数据，写入空值标记（过期时间 30 秒）
        redis.setex("product:" + productId, 30, "NULL_MARK");
        return null;
    }
}

4.5 两种方案对比与选型