Redis缓存穿透与缓存击穿解决方案

# 1. 缓存穿透问题分析

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，因为缓存没有命中，导致请求直接访问数据库，从而绕过缓存层直接访问数据库。缓存穿透通常发生在查询一个不存在的数据，而黑客利用缓存穿透可以通过构造不命中缓存的 key 集合攻击数据库。

## 1.1 缓存穿透的概念和原因

缓存穿透是访问缓存中不存在的数据，由于缓存不命中而继续访问底层数据源。常见原因包括恶意攻击、系统漏洞以及随机性查询等情况。

## 1.2 常见缓存穿透的场景

常见的缓存穿透场景包括请求不存在的数据、频繁更新数据导致缓存失效、缓存失效后的瞬间大量请求等。

## 1.3 缓存穿透对系统的危害

缓存穿透会导致大量请求绕过缓存直接访问数据库，增加数据库压力，可能导致数据库宕机，严重影响系统的性能和稳定性。解决缓存穿透问题是保障系统健壮性的关键一环。

# 2. 缓存穿透解决方案

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，导致每次请求都穿透到数据库，造成数据库的压力过大，影响系统的正常运行。下面介绍几种常见的缓存穿透解决方案：

### 2.1 布隆过滤器的应用

布隆过滤器是一种空间效率高的概率型数据结构，可以快速判断一个元素是否可能存在于一个集合中，可以帮助过滤掉那些一定不存在的请求。在缓存穿透场景下，我们可以将所有可能存在的数据进行布隆过滤，如果判断不存在于布隆过滤器中，则直接返回，避免对数据库的查询操作，从而减轻数据库压力。

from pybloom_live import BloomFilter

bf = BloomFilter(capacity=1000, error_rate=0.001)

def query_data(key):
    if key not in bf:
        return None
    # 其他操作

### 2.2 缓存空对象的处理

当缓存数据库返回的数据为空时，也可以将这种空数据进行缓存，但设置一个较短的过期时间，以防止攻击者对不存在的数据进行反复请求。这样可以减少对数据库的查询，并在下次同样的请求时，直接从缓存中获取。

def query_data(key):
    data = cache.get(key)
    if data is None:
        # 数据库查询操作
        if data:
            cache.set(key, data, timeout=60)
    return data

### 2.3 数据预热的策略

数据预热是指在系统初始化或者定时任务中，将热点数据提前加载到缓存中，避免在用户请求时才从数据库中加载数据。这样可以尽量避免缓存穿透的问题，提高系统的响应速度和稳定性。

以上是几种常见的缓存穿透解决方案，通过合理的应用可以有效地避免缓存穿透对系统造成的影响。

# 3. 缓存击穿问题分析

缓存击穿是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发