1. 缓存穿透问题
- 概念：缓存穿透是指大量请求访问系统中不存在的数据，这些请求绕过缓存直接打到数据库上，导致数据库压力过大甚至崩溃。在面对十亿非法 Key 攻击时，这种情况会更为严重。
- 危害：由于缓存中没有这些非法 Key 对应的数据，每次请求都要查询数据库，若攻击请求量大，会使数据库负载过高，影响系统的可用性和性能。
- 总结：缓存穿透是一种因非法数据请求导致数据库压力过大的问题，理解其概念和危害是后续探讨解决方案的基础。
2. 布隆过滤器
- 原理：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集合中。它通过多个哈希函数将元素映射到一个位数组中，将对应位置置为 1 。查询时，通过哈希函数映射判断对应位置是否都为 1 ，如果有一个不为 1 则元素一定不在集合中，如果都为 1 则大概率在集合中（存在误判）。
- 作用：在防止缓存穿透中，将所有合法的 Key 存入布隆过滤器中，当有请求时，先通过布隆过滤器判断 Key 是否合法，若不合法则直接返回，不再查询数据库，从而防止非法 Key 打到数据库上。
- 总结：布隆过滤器利用其独特的结构和哈希映射原理，能快速过滤非法 Key ，减少数据库的压力，是防止缓存穿透的有效手段之一，但存在一定的误判率。
3. 缓存空值
- 方法：当查询数据库发现数据不存在时，也将这个空结果存入缓存中，并设置一个较短的过期时间。这样当下次再有相同的请求时，直接从缓存中获取空值，而不会再次查询数据库。
- 注意事项：要合理设置空值的过期时间，时间过短可能导致仍然有大量请求打到数据库，时间过长则可能影响新数据的及时更新。
- 总结：缓存空值通过缓存不存在的数据的空结果，避免了对不存在数据的重复数据库查询，是一种简单有效的防止缓存穿透的方法，但需要注意过期时间的设置。
4. 请求校验和清洗
- 操作：对前端发送过来的请求进行校验，比如检查请求参数的格式、类型、长度等是否符合要求，对于不符合要求的请求直接拒绝。同时，对请求中的数据进行清洗，去除非法字符、恶意代码等，防止恶意攻击。
- 目的：从源头上拦截非法请求，避免非法 Key 进入到缓存和数据库的查询流程中，保障系统的安全性和稳定性。
- 总结：请求校验和清洗是在请求入口处对请求进行处理，通过验证和清洗操作，防止非法请求进入系统内部，是防止缓存穿透的前置防线。
5. 异步加载与预热
- 异步加载：在系统启动或者数据更新时，通过异步线程提前加载数据到缓存中，避免在请求到来时才去查询数据库并加载数据到缓存，减少缓存未命中的情况。
- 预热：在系统上线前，提前将一些热点数据或者常用数据加载到缓存中，使缓存中已有部分数据，当请求到来时可以直接从缓存中获取，提高缓存命中率，减轻数据库压力。
- 总结：异步加载和预热通过提前将数据加载到缓存中，提高了缓存命中率，减少了请求直接查询数据库的情况，对于防止缓存穿透和提升系统性能有积极作用。
6. 熔断降级
- 熔断：当数据库的负载达到一定阈值或者出现异常时，自动切断对数据库的请求，直接返回一个默认值或者错误信息给前端，防止过多的请求压垮数据库。
- 降级：在系统资源紧张或者出现故障时，降低系统的某些功能的服务质量，比如返回简化的数据或者降低数据的实时性等，以保证核心功能的正常运行，减轻数据库的压力。
- 总结：熔断降级是在系统出现异常或者压力过大时的一种保护机制，通过切断请求或者降低服务质量，保护数据库和系统的稳定运行，是防止缓存穿透和应对系统故障的重要手段。
7. 数据库层面分散压力
- 方法：可以采用数据库的读写分离、分库分表等技术，将数据库的压力分散到多个数据库实例或者表中。比如对于读请求较多的情况，将读操作分散到多个从库上，减少主库的压力；对于数据量较大的情况，通过分库分表将数据分散存储，提高查询效率。
- 作用：即使存在缓存穿透问题，通过分散压力，也能保证数据库不会因为大量请求而崩溃，提高数据库的可用性和稳定性。
- 总结：在数据库层面采用分散压力的技术，能够增强数据库的抗压能力，配合其他防止缓存穿透的措施，更好地保障系统的稳定运行。
8. 分层缓存：本地和 Redis
- 本地缓存：
- 原理：在应用服务器本地存储数据，如使用 Guava Cache 等工具。本地缓存的访问速度极快，因为数据就在应用服务器的内存中，不需要进行网络通信。
- 优点：能快速响应请求，减少对 Redis 等远程缓存的访问压力，对于一些频繁访问且数据变化不频繁的数据（如字典数据等）非常适用。
- 缺点：存储容量有限，受应用服务器内存大小限制；数据共享性差，不同的应用服务器实例之间的本地缓存数据不共享；数据一致性维护相对复杂，当数据更新时需要及时通知各个实例更新本地缓存。
- Redis 缓存：
- 原理：Redis 是一种基于内存的高性能键值对数据库，支持多种数据结构。它通过网络与应用服务器进行通信，应用服务器可以将数据存储到 Redis 中，并在需要时从 Redis 中读取数据。
- 优点：存储容量相对较大，可以通过集群等方式扩展存储容量；数据共享性好，多个应用服务器实例可以共享 Redis 中的数据；提供了丰富的数据结构和操作命令，方便进行各种数据处理。
- 缺点：存在网络延迟，虽然 Redis 本身性能很高，但网络通信会带来一定的延迟；如果 Redis 出现故障，可能会影响到依赖它的应用服务。
- 分层缓存的作用：通过本地缓存和 Redis 缓存的结合，先从本地缓存中查询数据，如果未命中再查询 Redis 缓存，最后才查询数据库。这样可以大大提高缓存命中率，减少对数据库的访问，在一定程度上防止缓存穿透问题，同时也能提高系统的整体性能。
- 总结：分层缓存利用本地缓存和 Redis 缓存各自的优势，形成了多级缓存结构，提高了缓存的命中率和系统性能，对防止缓存穿透和提升系统的整体效率有重要作用，但也需要注意解决数据一致性和缓存管理等问题。
9. 组合策略
- 方式：将上述多种防止缓存穿透的方案组合使用，比如同时使用布隆过滤器进行非法 Key 过滤、缓存空值防止重复查询、请求校验和清洗保证请求合法、分层缓存提高缓存命中率等。
- 优势：单一的方案可能存在一定的局限性，组合策略可以发挥不同方案的优势，更有效地拦截非法请求，提高系统的安全性和稳定性，确保数据库的正常运行。
- 总结：组合使用多种防止缓存穿透的策略是一种更全面、更有效的方式，能够弥补单一方案的不足，更好地应对复杂的攻击场景，保障系统的稳定运行。