JAVA 使用 Redis 缓存穿透？基于布隆过滤器的防御机制实战讲解

JAVA 使用 Redis 缓存穿透？基于布隆过滤器的防御机制实战讲解

各位朋友，大家好！今天我们来聊聊一个在高性能系统中经常遇到的问题：缓存穿透。我们将深入探讨什么是缓存穿透，它会带来什么危害，以及如何使用 Redis 和布隆过滤器来有效地防御它。

1. 什么是缓存穿透？

在深入了解解决方案之前，我们首先需要理解什么是缓存穿透。简单来说，缓存穿透是指客户端请求查询一个缓存和数据库中都不存在的数据，导致请求每次都会直接打到数据库，而缓存层起不到任何作用。

想象一下，你的网站上有一个用户 ID 查询接口。如果有人恶意使用一个不存在的 ID（比如 -1, 999999999等）频繁请求该接口，由于 Redis 缓存中没有这个 ID 对应的数据，每次请求都会穿透到数据库，导致数据库压力剧增，甚至崩溃。

2. 缓存穿透的危害

缓存穿透带来的危害是显而易见的：

• 数据库压力增大： 大量的无效请求直接冲击数据库，占用数据库连接资源，影响数据库性能，甚至导致数据库崩溃。
• 系统性能下降： 由于数据库需要处理大量的无效请求，系统的整体响应速度会变慢，用户体验下降。
• 可能引发安全问题： 恶意攻击者可以通过缓存穿透来消耗系统资源，进行拒绝服务攻击 (DoS)。

3. 为什么会发生缓存穿透？

缓存穿透通常发生在以下几种情况：

• 恶意攻击： 攻击者故意使用不存在的 key 频繁请求，试图消耗系统资源。
• 数据清理或过期： 数据库中的数据被清理或过期，而缓存中没有及时更新。
• 代码逻辑错误： 代码中存在错误，导致查询不存在的数据。

4. 如何防御缓存穿透？

防御缓存穿透有很多种方法，常见的包括：

• 缓存空对象： 当数据库查询结果为空时，仍然将空对象（例如 null 或空字符串）缓存到 Redis 中，并设置一个较短的过期时间。这样，下次请求相同的 key 时，可以直接从缓存中获取空对象，避免穿透到数据库。
• 参数校验： 在接口层进行参数校验，过滤掉明显不合法的请求，例如 ID 为负数或超出范围的请求。
• 布隆过滤器： 使用布隆过滤器来判断 key 是否存在于数据库中。如果布隆过滤器判断 key 不存在，则直接返回，避免查询数据库。

今天我们重点讲解使用布隆过滤器防御缓存穿透的方法。

5. 布隆过滤器简介

布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中。它的优点是空间效率高，查询速度快，但存在一定的误判率。也就是说，布隆过滤器可能会将不存在的元素误判为存在，但不会将存在的元素误判为不存在。

布隆过滤器的原理是：

1. 使用多个哈希函数将一个元素映射到 bitmap 中的多个位置。
2. 如果 bitmap 中这些位置的值都为 1，则认为该元素可能存在于集合中。
3. 如果 bitmap 中这些位置的值至少有一个为 0，则认为该元素一定不存在于集合中。

6. 基于 Redis 和布隆过滤器的缓存穿透防御实战

下面我们通过一个具体的例子来演示如何使用 Redis 和布隆过滤器来防御缓存穿透。

6.1 准备工作

• 确保你的 Java 环境已经搭建好。
• 安装并启动 Redis 服务器。
• 在你的项目中引入 Redis 和 Guava 的依赖：

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>4.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>32.1.2-jre</version>
</dependency>

6.2 代码实现

6.2.1 定义一个模拟数据库访问的类

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class DatabaseService {

    private static final Map<Long, String> data = new HashMap<>();

    static {
        data.put(1L, "User 1");
        data.put(2L, "User 2");
        data.put(3L, "User 3");
    }

    public String getUserById(Long id) {
        // 模拟数据库查询，延时 100ms
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return data.get(id);
    }
}

6.2.2 定义一个 Redis 工具类

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

public class RedisUtil {

    private static JedisPool jedisPool;

    static {
        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
        // 设置最大连接数
        config.setMaxTotal(100);
        // 设置最大空闲连接数
        config.setMaxIdle(50);
        // 设置最小空闲连接数
        config.setMinIdle(10);
        // 设置连接超时时间
        config.setMaxWaitMillis(10000);
        // 在borrow一个jedis实例时，是否提前进行validate操作；如果为true，则得到的jedis实例均是可用的；
        config.setTestOnBorrow(true);
        config.setTestOnReturn(true);

        jedisPool = new JedisPool(config, "localhost", 6379);
    }

    public static Jedis getJedis() {
        return jedisPool.getResource();
    }

    public static void close(Jedis jedis) {
        if (jedis != null) {
            jedis.close();
        }
    }
}

6.2.3 定义一个布隆过滤器

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
import java.nio.charset.Charset;

public class BloomFilterUtil {

    private static final int expectedInsertions = 100000; // 预期的插入数量
    private static final double fpp = 0.01; // 误判率

    private static final BloomFilter<Long> bloomFilter = BloomFilter.create(
            Funnels.longFunnel(),
            expectedInsertions,
            fpp);

    public static void add(Long id) {
        bloomFilter.put(id);
    }

    public static boolean mightContain(Long id) {
        return bloomFilter.mightContain(id);
    }

    public static void initBloomFilter(DatabaseService databaseService) {
        // 初始化布隆过滤器，将数据库中的所有 ID 添加到布隆过滤器中
        for (long i = 1; i <= 3; i++) { //这里只模拟了3个用户
            if (databaseService.getUserById(i) != null) {
                add(i);
            }
        }
        System.out.println("布隆过滤器初始化完成");
    }
}

6.2.4 定义一个缓存服务类

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class CacheService {

    private final DatabaseService databaseService = new DatabaseService();
    private static final String CACHE_PREFIX = "user:";

    public String getUserById(Long id) {
        // 1. 先从缓存中获取
        Jedis jedis = RedisUtil.getJedis();
        String key = CACHE_PREFIX + id;
        String value = jedis.get(key);

        if (value != null) {
            // 缓存命中
            RedisUtil.close(jedis);
            System.out.println("缓存命中，ID: " + id);
            return value;
        }

        // 2. 缓存未命中，先判断是否在布隆过滤器中
        if (!BloomFilterUtil.mightContain(id)) {
            // 不在布隆过滤器中，说明一定不存在，直接返回 null
            RedisUtil.close(jedis);
            System.out.println("布隆过滤器判断不存在，ID: " + id);
            return null;
        }

        // 3. 布隆过滤器判断可能存在，查询数据库
        String user = databaseService.getUserById(id);

        if (user != null) {
            // 4. 数据库中存在，将数据缓存到 Redis 中
            jedis.set(key, user);
            RedisUtil.close(jedis);
            System.out.println("数据库查询，并缓存到 Redis，ID: " + id);
            return user;
        } else {
            // 5. 数据库中不存在，缓存空对象，防止缓存穿透
            jedis.setex(key, 60, ""); // 缓存空字符串，过期时间 60 秒
            RedisUtil.close(jedis);
            System.out.println("数据库查询不存在，缓存空对象，ID: " + id);
            return null;
        }
    }
}

6.2.5 测试代码

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        CacheService cacheService = new CacheService();
        DatabaseService databaseService = new DatabaseService();

        // 初始化布隆过滤器
        BloomFilterUtil.initBloomFilter(databaseService);

        // 测试缓存穿透
        System.out.println("第一次请求 ID = 1: " + cacheService.getUserById(1L)); // 缓存未命中，数据库查询，并缓存到 Redis
        System.out.println("第二次请求 ID = 1: " + cacheService.getUserById(1L)); // 缓存命中

        System.out.println("第一次请求 ID = 10: " + cacheService.getUserById(10L)); // 布隆过滤器判断不存在
        System.out.println("第二次请求 ID = 10: " + cacheService.getUserById(10L)); // 布隆过滤器判断不存在

        System.out.println("第一次请求 ID = 4: " + cacheService.getUserById(4L)); // 布隆过滤器判断不存在
        System.out.println("第二次请求 ID = 4: " + cacheService.getUserById(4L)); // 布隆过滤器判断不存在
    }
}

7. 代码解释

• DatabaseService: 模拟数据库访问，getUserById 方法模拟查询数据库，并增加 100ms 的延时，以模拟真实数据库的访问耗时。
• RedisUtil: Redis 工具类，负责获取和关闭 Redis 连接。
• BloomFilterUtil: 布隆过滤器工具类，使用 Guava 提供的 BloomFilter 类来实现。add 方法用于将元素添加到布隆过滤器中，mightContain 方法用于判断元素是否可能存在于布隆过滤器中。initBloomFilter方法用于初始化布隆过滤器，将数据库中的所有 ID 添加到布隆过滤器中。
• CacheService: 缓存服务类，getUserById 方法首先从 Redis 缓存中获取数据，如果缓存未命中，则判断是否在布隆过滤器中。如果不在布隆过滤器中，则直接返回 null。如果在布隆过滤器中，则查询数据库，并将结果缓存到 Redis 中。如果数据库中不存在该数据，则缓存一个空对象，防止缓存穿透。
• Main: 测试代码，首先初始化布隆过滤器，然后测试缓存穿透的防御效果。

8. 运行结果

运行上面的代码，可以看到如下的输出结果：

布隆过滤器初始化完成
数据库查询，并缓存到 Redis，ID: 1
User 1
缓存命中，ID: 1
User 1
布隆过滤器判断不存在，ID: 10
null
布隆过滤器判断不存在，ID: 10
null
布隆过滤器判断不存在，ID: 4
null
布隆过滤器判断不存在，ID: 4
null

从运行结果可以看出，对于存在的 ID (1)，第一次请求会查询数据库，并将结果缓存到 Redis 中，第二次请求直接从缓存中获取数据。对于不存在的 ID (10 和 4)，布隆过滤器会判断不存在，直接返回 null，避免了查询数据库，从而有效地防御了缓存穿透。

9. 布隆过滤器的参数选择

布隆过滤器有两个重要的参数：

• expectedInsertions: 预期的插入数量，即预计要添加到布隆过滤器中的元素数量。
• fpp: 误判率，即布隆过滤器将不存在的元素误判为存在的概率。

这两个参数的选择会影响布隆过滤器的性能和空间占用。一般来说，expectedInsertions 越大，fpp 越小，布隆过滤器需要的空间就越大。

可以使用以下公式来计算布隆过滤器需要的 bit 位数：

m = -n * ln(p) / (ln(2))^2

其中：

• m 是需要的 bit 位数。
• n 是预期的插入数量 (expectedInsertions)。
• p 是误判率 (fpp)。

可以使用以下公式来计算哈希函数的数量：

k = m / n * ln(2)

其中：

• k 是哈希函数的数量。
• m 是需要的 bit 位数。
• n 是预期的插入数量 (expectedInsertions)。

Guava 的 BloomFilter 类会自动根据 expectedInsertions 和 fpp 来计算需要的 bit 位数和哈希函数的数量。

10. 优缺点分析

优点：

• 高效性： 布隆过滤器查询速度非常快，时间复杂度为 O(k)，其中 k 是哈希函数的数量。
• 空间效率： 布隆过滤器只需要少量的内存空间，相对于其他数据结构来说，空间效率很高。
• 防止缓存穿透： 可以有效地防止缓存穿透，保护数据库。

缺点：

• 误判率： 布隆过滤器存在一定的误判率，可能会将不存在的元素误判为存在。
• 无法删除元素： 布隆过滤器不支持删除元素，因为删除元素可能会影响其他元素的判断。
• 初始化问题： 需要在初始化时将所有存在的元素添加到布隆过滤器中，如果数据量很大，初始化过程可能会比较耗时。

11. 适用场景

布隆过滤器适用于以下场景：

• 需要判断一个元素是否存在于一个集合中，并且允许一定的误判率。
• 需要高效地查询大量数据。
• 需要防止缓存穿透。

12. 其他防御缓存穿透的方法

除了使用布隆过滤器，还有其他一些方法可以防御缓存穿透，例如：

• 缓存空对象： 当数据库查询结果为空时，仍然将空对象（例如 null 或空字符串）缓存到 Redis 中，并设置一个较短的过期时间。
• 参数校验： 在接口层进行参数校验，过滤掉明显不合法的请求，例如 ID 为负数或超出范围的请求。
• 使用互斥锁： 当缓存未命中时，使用互斥锁来防止多个请求同时查询数据库。只有获取到锁的请求才能查询数据库，其他请求需要等待。

13. 总结和关键点回顾

今天我们深入探讨了缓存穿透问题，以及如何使用 Redis 和布隆过滤器来有效地防御它。布隆过滤器通过概率型数据结构，以极小的空间开销，拦截了大部分无效请求，避免了对数据库的直接冲击。

核心要点：

• 缓存穿透的定义与危害。
• 布隆过滤器的原理与实现。
• 基于 Redis 和布隆过滤器的缓存穿透防御实战代码。
• 布隆过滤器的参数选择与优缺点分析。

通过今天的学习，相信大家对缓存穿透和布隆过滤器有了更深入的了解，希望大家能在实际项目中灵活运用这些知识，构建更健壮、更高效的系统！