Redis是大型架构核心，下面我详解Redis缓存穿透@mikechen
Redis缓存穿透
缓存穿透指的是，客户端请求的数据在 Redis 缓存中不存在，这样每次请求都要访问数据库。
长期如此，缓存就“被穿透”，数据库压力骤增。
常见原因有两类：
恶意攻击或爬虫：短时间大量访问不存在的 key；
业务请求异常：代码逻辑或参数错误，导致频繁查询无效数据。
Redis缓存穿透方案：布隆过滤器
布隆过滤器，是一种空间与时间效率都很高的概率型数据结构，用于判断元素是否存在于集合中。
将所有合法的 key（或 id），预先加入布隆过滤器。
在请求到达时，先在布隆过滤器中进行判断，若判断为“不存在”。
则直接拒绝请求或返回默认响应，从而避免对数据库的访问。
优点：内存消耗低、查询速度快，适合海量不可枚举的 id 集合。
缺点：存在假阳性（误判存在），需要预热与维护，数据变化频繁时需同步更新。
Redis缓存穿透方案：缓存空值
当数据库查询结果为空（例如查不到某 id），将该空结果也写入缓存，但设置较短的过期时间（TTL）。
后续相同请求会命中缓存，从而避免连续请求打到数据库。
此法逻辑简单，易于实现。
优点：实现成本低，可立即生效。
缺点：若恶意请求大量不同不存在的 key，会在缓存中占用空间，需谨慎设置 TTL。
Redis缓存穿透方案：接口限流与防刷
通过在网关或应用层，对请求频率进行限制（如漏桶、令牌桶或基于用户/IP 的限流策略）。
可以有效抑制恶意或异常的大量请求，降低穿透风险。
结合黑白名单、阈值告警和行为检测，可进一步精准拦截异常请求。
优点：对攻击型穿透效果显著，能保护整体系统稳定性。
缺点：需合理配置阈值以避免误伤正常用户；实现和运维复杂度较高。
Redis缓存穿透方案：认证与业务校验
把业务层的校验、或权限认证前置到缓存/数据库访问之前。
例如对请求参数进行格式校验、对用户身份或权限进行鉴别、对资源 id 的合法性（如范围、前缀）做快速判断。
若参数本身非法或无权限访问，则直接拒绝，避免无谓的缓存或数据库查询。
优点：减少无效请求触达后端，提升安全性和业务正确性。
缺点：无法完全替代其他手段，需要与限流、缓存策略配合使用。
mikechen睿哥
10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。