Redis 怎样应对缓存穿透问题

在使用 Redis 作为缓存的过程中，缓存穿透是一个不容忽视的问题。它指的是大量不存在的请求穿过缓存，直接到达数据库，给数据库带来巨大压力，甚至导致数据库崩溃。下面我们来探讨一下 Redis 应对缓存穿透问题的几种常见方法。

布隆过滤器（Bloom Filter）

布隆过滤器是一种概率型数据结构。它可以快速判断一个元素是否在一个集合中。在缓存穿透场景中，我们将数据库中所有存在的键值对的键添加到布隆过滤器中。当有请求过来时，先通过布隆过滤器判断该键是否存在。如果布隆过滤器判断不存在，那么直接返回，不再去查询数据库。这样可以有效拦截大量不存在的请求，减轻数据库的压力。不过，布隆过滤器存在一定的误判率，即可能将不存在的元素误判为存在，但这种误判率通常可以通过调整布隆过滤器的参数来控制在可接受的范围内。

缓存空值

当一个请求查询的键在数据库中不存在时，我们可以在 Redis 中缓存这个空值。例如，设置一个空字符串或者一个特殊的标识作为这个键的值，并设置一个较短的过期时间。这样当下次再有相同的请求过来时，直接从 Redis 中获取这个空值，而不会再去查询数据库。但是，这种方法需要注意过期时间的设置，如果过期时间设置不合理，可能会导致一段时间内对不存在数据的请求依然穿透到数据库。

接口层校验

在应用程序的接口层对请求参数进行严格校验。例如，检查参数是否符合业务规则，是否在合理的范围内。如果请求参数明显不合法，直接返回错误信息，不进行后续的缓存和数据库查询操作。这可以从源头上减少无效请求，降低缓存穿透的风险。

在实际应用中，我们可以根据具体的业务场景和需求，灵活选择或组合这些方法，以有效地应对 Redis 缓存穿透问题，保障系统的稳定性和性能。