上周在工作中遇到了一个问题场景，即查询商品的配件信息时（商品：配件为1：N的关系），如若商品并未配置配件信息，则查数据库为空，且不会加入缓存，这就会导致，下次在查询同样商品的配件时，由于缓存未命中，则仍旧会查底层数据库，所以缓存就一直未起到应有的作用，当并发流量大时，会很容易把DB打垮。
缓存穿透问题
缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不会命中，通常出于容错的考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。
一般对于未命中的数据我们是按照如下方式进行处理的：
1.缓存层不命中。
2.存储层不命中，不将空结果写回缓存。
3.返回空结果。
/**
* 缓存穿透问题：
* 在数据库层没有查到数据，未存入缓存，
* 则下次查询同样的数据时，还会查库。
*
* @param id
* @return
*/
private Object getObjectById(Integer id) {
// 从缓存中获取数据
Object cacheValue = cache.get(id);
if (cacheValue != null) {
return cacheValue;
}
// 从数据库中获取
Object storageValue = storage.get(id);
// 如果这里按照id查询DB为空，那么便会出现缓存穿透
if (storageValue != null) {
cache.set(id, storageValue);
}
return storageValue;
}
缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存保护后端存储的意义。
缓存穿透问题可能会使后端存储负载加大，由于很多后端存储不具备高并发性，甚至可能造成后端存储宕掉。
方案一：缓存空对象
/**
* 缓存空对象：
* 此种方式存在漏洞，不经过判断就直接将Null对象存入到缓存中，
* 如果恶意制造不存在的id那么，缓存中的键值就会很多，恶意攻击时，很可能会被打爆，所以需设置较短的过期时间。
*
* @param id
* @return
*/
public Object getObjectInclNullById(Integer id) {
// 从缓存中获取数据
Object cacheValue = cache.get(id);
// 缓存为空
if (cacheValue != null) {
// 从数据库中获取
Object storageValue = storage.get(key);
// 缓存空对象
cache.set(key, storageValue);
// 如果存储数据为空，需要设置一个过期时间(300秒)
if (storageValue == null) {
// 必须设置过期时间，否则有被攻击的风险
cache.expire(key, 60 * 5);
}
return storageValue;
}
return cacheValue;
}
缓存空对象会有一个必须考虑的问题：
空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间（如果是攻击，问题更严重），比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。
方案二：布隆过滤器拦截
布隆过滤器介绍
概念：
布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索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远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为 O(n),O(log n),O(n/k)
布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。
示例：
google guava包下有对布隆过滤器的封装，BloomFilter。
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
public class BloomFilterTest {
// 初始化一个能够容纳10000个元素且容错率为0.01布隆过滤器
private static final BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 10000, 0.01);
/**
* 初始化布隆过滤器
*/
private static void initLegalIdsBloomFilter() {
// 初始化10000个合法Id并加入到过滤器中
for (int legalId = 0; legalId < 10000; legalId++) {
bloomFilter.put(legalId);
}
}
/**
* id是否合法有效，即是否在过滤器中
*
* @param id
* @return
*/
public static boolean validateIdInBloomFilter(Integer id) {
return bloomFilter.mightContain(id);
}
public static void main(String[] args) {
// 初始化过滤器
initLegalIdsBloomFilter();
// 误判个数
int errorNum=0;
// 验证从10000个非法id是否有效
for (int id = 10000; id < 20000; id++) {
if (validateIdInBloomFilter(id)){
// 误判数
errorNum++;
}
}
System.out.println("judge error num is : " + errorNum);
}
}
布隆过滤器拦截
设置过期时间，让其自动过期失效，这种在很多时候不是最佳的实践方案。
我们可以提前将真实正确的商品Id，在添加完成之后便加入到过滤器当中，每次再进行查询时，先确认要查询的Id是否在过滤器当中，如果不在，则说明Id为非法Id，则不需要进行后续的查询步骤了。
/**
* 防缓存穿透的：布隆过滤器
*
* @param id
* @return
*/
public Object getObjectByBloom(Integer id) {
// 判断是否为合法id
if (!bloomFilter.mightContain(id)) {
// 非法id,则不允许继续查库
return null;
} else {
// 从缓存中获取数据
Object cacheValue = cache.get(id);
// 缓存为空
if (cacheValue == null) {
// 从数据库中获取
Object storageValue = storage.get(id);
// 缓存空对象
cache.set(id, storageValue);
}
return cacheValue;
}
}
参考书籍：《Redis开发与运维》
