如何解决 Redis 缓存穿透问题

Redis 缓存穿透问题是指恶意攻击者故意查询一个不存在的缓存数据，导致每次请求都会直接查询数据库，从而对数据库造成压力。为了解决 Redis 缓存穿透问题，可以采取以下措施：

1. 使用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

2. 缓存空对象。如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但过期时间会很短，最长不超过五分钟，这样可以避免缓存穿透问题。

3. 对查询的参数进行校验，比如对于用户 ID 等进行校验，不符合规则的直接拦截。

综上所述，针对 Redis 缓存穿透问题，可以采取上述措施来进行有效的解决。同时，还可以结合实际情况，采取多种措施组合使用，以达到更好的效果。

相关问题

布隆过滤器解决Redis缓存穿透问题

布隆过滤器可以用于解决Redis缓存穿透问题。布隆过滤器是一种数据结构，它可以判断一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好，但缺点是有一定的误识别率和删除困难。\[3\]

在解决Redis缓存穿透问题时，可以使用布隆过滤器来过滤掉那些不存在于数据库中的请求，从而减轻数据库的压力。具体实现步骤如下：

1. 引入Redisson依赖，并配置RedissonClient。\[2\]
2. 创建布隆过滤器的封装类，使用RedissonClient初始化布隆过滤器，并设置预计元素数量和误差率。\[2\]
3. 在查询之前，先通过布隆过滤器判断请求的数据是否存在于布隆过滤器中。如果不存在，则直接返回结果，避免查询数据库。\[2\]
4. 如果布隆过滤器判断数据可能存在于布隆过滤器中，再去查询Redis缓存。如果缓存中存在数据，则直接返回结果。如果缓存中不存在数据，则查询数据库，并将查询结果放入缓存中。\[1\]

通过使用布隆过滤器，可以有效地减少对数据库的查询次数，提高系统的性能和响应速度，同时也可以防止缓存穿透的问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [一文搞懂布隆过滤器以及如何解决Redis的缓存穿透问题](https://blog.csdn.net/qq_43750656/article/details/109014932)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* *4* *5* [基于布隆过滤器解决Redis缓存穿透的问题](https://blog.csdn.net/weixin_39555954/article/details/120280278)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

如何解决redis缓存穿透

Redis缓存穿透是指一些恶意用户或攻击者故意查询Redis中不存在的数据，导致这些查询都会落到数据库上，从而导致数据库的负载过高，甚至崩溃。

以下是一些可以用来解决Redis缓存穿透的方法：

1. 布隆过滤器：布隆过滤器可以用来快速判断一个元素是否在集合中，利用这个特性，可以在Redis中构建一个布隆过滤器，用来过滤掉那些不存在的数据查询。

2. 缓存空对象：当查询一个不存在的数据时，可以在Redis中缓存一个空对象，这样下次查询相同的数据时，就可以从缓存中获取空对象，而不会落到数据库上。

3. 设置短期缓存：对于查询不存在的数据，可以将其设置成短期缓存，比如只缓存几秒钟或者几分钟，这样可以减轻数据库的负载，同时又不会对缓存造成太大的影响。

4. 只允许部分查询：可以在代码中对查询的数据进行一些过滤，只允许查询某些特定的数据，而不是所有的数据都可以查询。

5. 限流：可以对请求进行限流，限制用户的请求次数，避免恶意用户或攻击者对Redis进行频繁的查询。