1. 缓存穿透问题定义
1.1 什么是缓存穿透
缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存层和数据库层中均不存在，导致每次请求都直接穿透缓存层，直达数据库层。由于缓存层无法命中，所有请求压力全部落在数据库上，造成数据库负载急剧上升，甚至引发数据库宕机。
核心特征：缓存未命中 + 数据库无记录 = 每次请求都穿透到数据库。
典型的穿透场景包括：
- 恶意攻击：攻击者构造大量不存在的 Key（如负 ID、超长字符串）发起请求。
- 业务漏洞：查询条件错误导致 Key 不存在，例如查询已删除的商品详情。
- 数据同步延迟：上游数据未及时写入数据库，缓存和数据库均无对应记录。
1.2 穿透对数据库的压力模型
缓存穿透对数据库的压力可以用以下数学模型描述：
| 参数 | 符号 | 说明 |
|---|---|---|
| 请求总数 | Q | 单位时间内到达的请求量 |
| 缓存命中率 | H | 正常业务下缓存命中比例（通常 90%+） |
| 穿透请求比例 | P | 请求中 Key 不存在的比例 |
| 数据库承受请求量 | D | 实际到达数据库的请求数 |
在无穿透保护时，数据库承受的请求量为：
D = Q × (1 - H) + Q × P当 P 接近 1（恶意攻击）且 H 接近 0（缓存完全失效）时，D ≈ Q，即数据库承受全部请求压力。相比正常场景（D ≈ Q × 0.1），压力放大 10 倍以上。
压力放大效应：穿透请求的响应时间通常比正常请求更长（数据库查询空结果仍需消耗 IO），导致数据库连接池快速耗尽，引发级联故障。
1.3 穿透与击穿/雪崩的区别
缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩是三种不同的缓存故障模式，常被混淆。下表从故障原因、影响范围、发生时机三个维度进行对比：
| 故障类型 | 故障原因 | 影响范围 | 发生时机 | 典型场景 |
|---|---|---|---|---|
| 缓存穿透 | 请求的 Key 在缓存和数据库中均不存在 | 单个 Key 或少量 Key | 持续发生，与缓存过期无关 | 恶意攻击、查询无效 ID |
| 缓存击穿 | 热点 Key 过期瞬间，大量并发请求直达数据库 | 单个热点 Key | 热点 Key 过期瞬间 | 秒杀商品、爆款文章 |
| 缓存雪崩 | 大量 Key 同时过期或缓存节点宕机 | 大量 Key 或全量 Key | 缓存集中过期或节点故障时 | 缓存服务重启、统一过期时间 |
记忆口诀：穿透查不到，击穿热key倒，雪崩一大片。三种故障的治理策略完全不同，穿透依赖空值缓存/布隆过滤器，击穿依赖互斥锁/永不过期，雪崩依赖过期时间随机化/高可用集群。
1.4 穿透问题的危害评估
缓存穿透对生产环境的危害主要体现在以下四个方面：
- 数据库连接耗尽：穿透请求占用数据库连接，正常请求无连接可用，引发服务不可用。
- 响应时间飙升：数据库查询空结果仍需消耗磁盘 IO 和 CPU，RT 从毫秒级升至秒级。
- 资源浪费：缓存层和数据库层均做无效计算，系统吞吐量大幅下降。
- 安全风险：恶意穿透攻击可导致系统拒绝服务（DoS），影响业务连续性。
生产案例：某电商平台在促销期间遭遇恶意穿透攻击，攻击者构造大量不存在的商品 ID 发起查询，导致数据库 QPS 从 2000 飙升至 25000，数据库连接池耗尽，核心交易链路中断 12 分钟。事后分析发现，未对不存在的 Key 做空值缓存，也未使用布隆过滤器进行前置过滤。