缓存穿透是指查询一个数据库中肯定不存在的数据，导致每次请求都打到数据库，解决方案有：1. 使用布隆过滤器，通过bit数组和哈希函数高效判断key是否存在，但有一定误判率；2. 缓存空对象，在数据库无数据时缓存空对象以减少后续请求；3. 接口层校验，对请求参数进行合法性校验，防止非法请求到达数据库。
缓存穿透，简单来说，就是查询一个数据库里肯定不存在的数据。由于缓存中没有，每次请求都会打到数据库，如果这种请求量很大，数据库就可能扛不住。
解决方案：
布隆过滤器：高效判断 Key 是否存在
布隆过滤器是一种概率型数据结构，能告诉你“可能存在”或“肯定不存在”。 它的优点是空间效率和查询效率都很高，缺点是有一定的误判率（false positive）。
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工作原理：
初始化： 创建一个 bit 数组，所有位初始化为 0。定义 k 个不同的哈希函数。添加元素： 将元素通过 k 个哈希函数计算出 k 个哈希值，然后将 bit 数组中对应的 k 个位置置为 1。查询元素： 将元素通过 k 个哈希函数计算出 k 个哈希值，检查 bit 数组中对应的 k 个位置是否都为 1。如果都为 1，则“可能存在”，否则“肯定不存在”。
Java 实现示例（使用 Guava）：
import com.google.common.hash.BloomFilter;import com.google.common.hash.Funnels;public class BloomFilterExample { private static final int EXPECTED_INSERTIONS = 1000; // 预期的插入数量 private static final double FPP = 0.01; // 误判率 private static BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create( Funnels.integerFunnel(), EXPECTED_INSERTIONS, FPP); public static void main(String[] args) { // 假设数据库中存在 1 到 100 的数据 for (int i = 1; i <= 100; i++) { bloomFilter.put(i); } // 测试不存在的数据 System.out.println("Checking if 101 exists: " + bloomFilter.mightContain(101)); // 可能返回 true (误判) 或 false System.out.println("Checking if 2 exists: " + bloomFilter.mightContain(2)); // 肯定返回 true }}
使用场景：
在缓存之前，先通过布隆过滤器判断 Key 是否存在，如果不存在，直接返回，避免查询缓存和数据库。适用于数据量大，且 Key 的变化不频繁的场景。
需要注意：
布隆过滤器有一定的误判率，因此不能完全避免缓存穿透。如果数据变化频繁，需要定期更新布隆过滤器。
缓存空对象：简单粗暴但有效
当数据库查询结果为空时，仍然将这个空结果缓存起来，下次再请求这个 Key 时，直接从缓存返回。
实现方式：
public Object getFromCache(String key) { Object cacheValue = cache.get(key); if (cacheValue == null) { Object dbValue = getDataFromDB(key); if (dbValue == null) { // 缓存空对象 cache.put(key, new NullValue(), CACHE_EXPIRATION_TIME); // NullValue 是一个自定义的空对象 } else { cache.put(key, dbValue, CACHE_EXPIRATION_TIME); return dbValue; } } if (cacheValue instanceof NullValue) { return null; // 返回 null 表示数据不存在 } return cacheValue;}// 自定义空对象class NullValue {}
优点：
实现简单，不需要引入额外的组件。能够有效防止缓存穿透。
缺点：
缓存中会存在大量的空对象，占用一定的存储空间。如果空对象设置的过期时间较长，可能会导致数据不一致。
最佳实践：
空对象的过期时间不宜过长，可以设置一个较短的过期时间，例如 1 分钟。可以考虑使用特殊的 Key 来标识空对象，例如 “NULL_” + key。
接口层校验：亡羊补牢，防患于未然
在接口层对请求参数进行校验，过滤掉不合法的 Key，避免请求打到缓存和数据库。
实现方式：
使用正则表达式校验 Key 的格式。使用白名单或黑名单过滤 Key。对 Key 进行编码或加密。
优点：
能够有效防止恶意攻击。减轻缓存和数据库的压力。
缺点：
需要对所有接口进行改造。可能会影响接口的性能。
需要注意：
接口层校验只能作为一种辅助手段，不能完全依赖接口层校验来防止缓存穿透。
如何选择合适的方案？
这取决于你的具体场景。
数据量小，Key 的变化不频繁： 可以考虑使用缓存空对象。数据量大，Key 的变化不频繁： 可以考虑使用布隆过滤器。需要防止恶意攻击： 可以考虑使用接口层校验。多种方案结合使用： 可以将多种方案结合起来使用，以达到更好的效果。
缓存穿透和缓存击穿、缓存雪崩有什么区别？
缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩是缓存使用中常见的三个问题，它们之间的区别如下：
缓存穿透： 查询一个数据库中肯定不存在的数据。缓存击穿： 缓存中某个热点 Key 过期，导致大量请求打到数据库。缓存雪崩： 缓存中大量的 Key 同时过期，导致大量请求打到数据库。
简而言之，缓存穿透是查不存在的数据，缓存击穿是查存在的但过期的热点数据，缓存雪崩是查大量同时过期的数据。
布隆过滤器如何选择合适的哈希函数？
选择合适的哈希函数对于布隆过滤器的性能至关重要。好的哈希函数应该满足以下条件：
均匀性： 哈希函数应该将元素均匀地分布到 bit 数组中，避免出现哈希冲突。独立性： 不同的哈希函数应该相互独立，减少误判率。高效性： 哈希函数的计算速度应该足够快，避免影响查询性能。
常见的哈希函数包括：
MurmurHash： 一种非加密哈希函数，性能优异，广泛应用于各种场景。FNV Hash： 一种快速哈希函数，适用于对性能要求较高的场景。MD5、SHA-1： 加密哈希函数，安全性高，但性能较差，不适合用于布隆过滤器。
在实际应用中，可以根据具体场景选择合适的哈希函数。Guava 提供的 BloomFilter 默认使用 MurmurHash。
缓存空对象会带来什么问题？如何避免？
缓存空对象的主要问题是：
占用存储空间： 缓存中会存在大量的空对象，占用一定的存储空间。数据不一致： 如果空对象设置的过期时间较长，可能会导致数据不一致。
为了避免这些问题，可以采取以下措施：
设置较短的过期时间： 空对象的过期时间不宜过长，可以设置一个较短的过期时间，例如 1 分钟。使用特殊的 Key 标识空对象： 可以考虑使用特殊的 Key 来标识空对象，例如 “NULL_” + key。限制空对象的数量： 可以设置一个最大空对象数量，当空对象数量超过限制时，不再缓存新的空对象。定期清理空对象： 可以定期清理缓存中的空对象，释放存储空间。
以上就是Java中如何实现缓存穿透 分析解决方案的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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