Redis是大型架构核心，下面我详解Redis缓存穿透@mikechen
Redis缓存穿透方案：布隆过滤器
布隆过滤器是解决缓存穿透最权威、最高效的方法，尤其适用于数据量巨大的场景。
布隆过滤器是一个 空间效率极高 的概率型数据结构。
它将所有 可能存在 的 Key ，预先存储在一个巨大的位图（Bit Array）中。
当一个请求到来时，先通过布隆过滤器进行判断：
如果判断 Key 不存在： 直接返回，请求不会进入缓存或数据库。
如果判断 Key 可能存在： 才允许请求继续访问 Redis 和数据库。
优势： 极大地节省内存空间；
不足： 存在 误判率（False Positive）。
即布隆过滤器可能判断 Key 存在，但实际上它不存在（概率很低）。
Redis缓存穿透方案：缓存空值
当应用层查询数据库发现某个 Key 不存在时，不要直接返回空。
而是将一个 特殊的空值（如一个特定的字符串、null 或一个默认对象） 写入 Redis 缓存。
考虑到空值数据量大，且未来真实数据可能会被写入，空值的缓存时间应设置得 较短（例如 5 到 10 分钟）。
优势： 实现简单，立竿见影，能有效拦截对同一个不存在 Key 的高并发请求。
不足： 占用了 Redis 的内存空间来存储大量无意义的空 Key。
需要设置过期时间，否则可能造成新数据写入后，用户仍然查询到缓存中的空值。
Redis缓存穿透方案：预热缓存
该方法，主要针对非恶意的首次穿透请求（例如业务启动初期）。
比如：在系统上线、流量高峰期来临之前。
对热点数据进行更新后，主动将可能被高频访问的数据， 提前加载 到 Redis 缓存中。
优势： 保证系统在高峰期以最佳状态运行，极大地提高了缓存命中率。
不足： 无法防御恶意的、随机的 Key 攻击。
Redis缓存穿透方案：认证与业务校验
对于恶意攻击，系统需要设置熔断和限流机制作为最后一道防线。
比如：在 API 接口网关层或业务逻辑层，对请求的参数进行合法性校验，并限制请求频率。
对于像用户 ID、商品 ID 等参数，校验其格式、长度和取值范围。
如果参数明显不合法，直接在业务层拦截。
使用 Nginx、Sentinel 或 Guava RateLimiter 等工具，限制同一用户 ID 或同一 IP 在单位时间内的访问次数。
一旦超过阈值，则直接返回错误码或熔断。
作者简介
陈睿|mikechen，10年+大厂架构经验，BAT资深面试官，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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