在当今互联网软件开发领域，构建高效、稳定的应用系统是每个开发者的追求。对于从事互联网软件开发的人员来说，Spring Boot 和 Redis 都是极为常用的技术工具。当在 Spring Boot3 项目中整合 Redis 之后，如何有效解决缓存穿透问题，成为了提升系统性能的关键一环。
缓存穿透问题剖析
（一）缓存穿透的定义
缓存穿透指的是客户端请求的数据在缓存中不存在，并且在数据库中也不存在，导致请求直接穿透缓存层打到数据库上。正常情况下，应用程序会先查询缓存，如果缓存中有数据则直接返回，这样可以大大减轻数据库的压力。但当出现缓存穿透时，每次请求都无法命中缓存，只能去查询数据库，而数据库中又没有相应数据，这就使得数据库承受了大量不必要的查询压力，严重时可能导致数据库性能下降甚至崩溃。
（二）缓存穿透产生的原因
- 恶意攻击：恶意用户可能会构造大量不存在的数据请求，例如在电商系统中，攻击者可能会不断请求一些不存在的商品 ID，试图耗尽数据库资源，使系统瘫痪。
- 数据不一致：在某些情况下，可能由于业务逻辑错误或者数据同步延迟等原因，导致缓存中的数据与数据库中的数据不一致。例如，数据库中的某条数据被删除了，但缓存中对应的缓存数据没有及时更新或删除，此时如果有请求查询该数据，就会出现缓存穿透。
- 用户错误输入：用户在使用应用程序时，可能会因为误操作输入一些不合理的数据，而这些数据在数据库中并不存在，从而引发缓存穿透。
（三）缓存穿透带来的危害
缓存穿透对系统性能和稳定性的影响是巨大的。首先，它会使数据库的负载急剧增加，因为原本可以通过缓存处理的请求都直接落到了数据库上，可能导致数据库响应变慢，甚至出现卡顿现象。其次，如果数据库长期处于高负载状态，可能会引发其他问题，如数据库连接池耗尽、服务中断等，严重影响用户体验，甚至导致业务受损。
解决缓存穿透的方案
缓存空对象
原理：当查询的数据在数据库中不存在时，将一个特殊的空值（如null或者自定义的一个表示空值的对象）缓存起来，并设置一个较短的过期时间。这样，当后续再有相同的请求时，就可以直接从缓存中获取这个空值，而不会穿透到数据库。
示例代码（Java）
在 Spring Boot3 项目中，使用 RedisTemplate 来实现缓存空对象。假设我们有一个查询商品信息的方法getProduct：
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class ProductService {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
public Object getProduct(Long productId) {
Object product = redisTemplate.opsForValue().get("product:" + productId);
if (product == null) {
// 从数据库查询商品
product = queryProductFromDatabase(productId);
if (product == null) {
// 缓存空值
redisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, "null", 5, TimeUnit.MINUTES);
} else {
// 缓存商品信息
redisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, product);
}
}
return product;
}
private Object queryProductFromDatabase(Long productId) {
// 实际的数据库查询逻辑
// 这里简单返回null模拟数据库中不存在该商品
return null;
}
}优缺点分析
优点：实现简单，对原有系统的侵入性较小，能够在一定程度上缓解缓存穿透问题。
缺点：会占用额外的缓存空间来存储这些空值，并且如果空值缓存的过期时间设置不合理，可能会导致在过期时间内，即使数据库中已经新增了对应的数据，查询仍然会返回空值，影响数据的实时性。
（二）布隆过滤器
原理：布隆过滤器是一种概率型数据结构，它通过多个哈希函数将一个元素映射到位数组中的多个位置，并将这些位置置为 1。当查询某个元素是否存在时，通过同样的哈希函数计算出对应的位置，如果这些位置上的值都是 1，则表示该元素可能存在；如果有任何一个位置的值为 0，则表示该元素一定不存在。在缓存系统中使用布隆过滤器，在查询数据之前先通过布隆过滤器判断数据是否可能存在，如果不可能存在，则直接返回，不再查询数据库，从而避免缓存穿透。
示例代码（结合 Spring Boot3 和 Redisson）
首先，在pom.xml中引入 Redisson 相关依赖：
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
<version>3.16.1</version>
</dependency>然后，在application.yml中配置 Redis 连接信息：
spring:
data:
redis:
host: localhost
port: 6379
password: 123456
timeout: 60000
database: 0
lettuce:
pool:
max-active: 8
max-idle: 8
min-idle: 0
max-wait: -1ms接下来，编写使用布隆过滤器的代码：
import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class BloomFilterService {
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
public void initBloomFilter() {
// 创建布隆过滤器，预计元素数量为1000000，误判率为0.01
RBloomFilter<String> bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter("productBloomFilter");
bloomFilter.tryInit(1000000, 0.01);
// 假设从数据库中获取所有商品ID并添加到布隆过滤器中
// 这里简单模拟添加一些商品ID
String[] productIds = {"1", "2", "3", "4", "5"};
for (String productId : productIds) {
bloomFilter.add(productId);
}
}
public boolean mightContain(String productId) {
RBloomFilter<String> bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter("productBloomFilter");
return bloomFilter.contains(productId);
}
}在查询商品的方法中使用布隆过滤器
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class ProductService {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
@Autowired
private BloomFilterService bloomFilterService;
public Object getProduct(String productId) {
if (!bloomFilterService.mightContain(productId)) {
return null;
}
Object product = redisTemplate.opsForValue().get("product:" + productId);
if (product == null) {
// 从数据库查询商品
product = queryProductFromDatabase(productId);
if (product == null) {
// 缓存空值
redisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, "null", 5, TimeUnit.MINUTES);
} else {
// 缓存商品信息
redisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, product);
}
}
return product;
}
private Object queryProductFromDatabase(String productId) {
// 实际的数据库查询逻辑
// 这里简单返回null模拟数据库中不存在该商品
return null;
}
}优缺点分析
优点：能够显著减少无效的数据库查询，有效防止缓存穿透。布隆过滤器的空间效率和时间效率都很高，适合处理大规模数据的快速查询场景。
缺点：布隆过滤器存在一定的误判率，即可能会把不存在的数据误判为存在，这可能会导致一些正常的查询也被拦截。而且一旦布隆过滤器中添加的数据确定，很难进行删除操作，如果需要频繁添加和删除数据，使用布隆过滤器可能不太合适。
总结
在 Spring Boot3 整合 Redis 的开发场景中，缓存穿透问题是不容忽视的。通过缓存空对象和布隆过滤器这两种常见的解决方案，我们可以在一定程度上有效地解决缓存穿透问题，提升系统的性能和稳定性。缓存空对象方案简单直接，适合对数据实时性要求不是特别高，且缓存空间相对充足的场景；布隆过滤器则在处理大规模数据和高并发请求时表现出色，能够极大地减少数据库的压力，但需要注意其误判率的影响。
随着技术的不断发展，未来可能会出现更多更高效的解决缓存穿透问题的方案。作为互联网软件开发人员，我们需要持续关注行业动态，不断学习和掌握新的技术知识，以便在实际项目中能够根据具体的业务需求，选择最合适的技术方案，打造出更加健壮、高效的应用系统。