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Java中如何实现缓存穿透 分析解决方案

尼克

尼克

发布时间:2025-06-28 15:14:01

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来源于php中文网

原创

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。

Java中如何实现缓存穿透 分析解决方案

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。

Java中如何实现缓存穿透 分析解决方案

解决方案:

Java中如何实现缓存穿透 分析解决方案

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:

Java中如何实现缓存穿透 分析解决方案
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。

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  • 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。

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