Spring Boot 缓存穿透解决方案

一、什么是缓存穿透？

缓存穿透是指：客户端请求的数据在缓存中查不到，数据库中也没有，导致每次请求都打到数据库。

场景示例：

• 用户请求一个 id=-1 的数据。

• 缓存中查不到，去数据库查，也没有该数据。

• 每次请求都绕过缓存打到数据库。

• 大量这类请求形成“洪水攻击”，压垮数据库。

二、缓存穿透的常见原因

三、Spring Boot 缓存穿透的解决方案

✅ 方案一：缓存空对象

当数据库查询结果为空时，也将结果缓存起来，设置短期过期时间。

@Cacheable(value = "userCache", key = "#userId", unless = "#result == null")
public User getUserById(Long userId) {
    return userRepository.findById(userId).orElse(null);
}

但默认情况下，Spring Cache 不缓存 null，需要额外配置或处理。

改进：手动缓存空值

public User getUserById(Long userId) {
    String cacheKey = "user:" + userId;
    User user = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);

    if (user == null) {
        user = userRepository.findById(userId).orElse(null);
        redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, user == null ? new NullUser() : user, Duration.ofMinutes(5));
    }

    return user instanceof NullUser ? null : user;
}

建议使用对象标记类（如 NullUser）防止序列化异常。

✅ 方案二：参数校验拦截非法请求

在接口层添加校验逻辑，拦截明显非法的请求，避免无意义查询。

@GetMapping("/user/{id}")
public ResponseEntity<?> getUser(@PathVariable Long id) {
    if (id <= 0) {
        return ResponseEntity.badRequest().body("Invalid ID");
    }
    return ResponseEntity.ok(userService.getUserById(id));
}

✅ 方案三：布隆过滤器预判数据存在性

利用布隆过滤器（Bloom Filter）提前判断 key 是否可能存在，若确定不存在则不查询数据库。

// 初始化布隆过滤器
BloomFilter<Long> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.longFunnel(), 1000000);

// 查询时判断
if (!bloomFilter.mightContain(userId)) {
    return null; // 直接拒绝
}

推荐使用 Google Guava 或 Redis Bloom 插件（如 RedisBloom 模块）。

✅ 方案四：异步预热+定时刷新缓存

对于常用数据，可以在系统启动或定时任务中进行缓存预热，降低首次请求开销。

@Scheduled(fixedRate = 10 * 60 * 1000)
public void refreshHotUsers() {
    List<Long> hotUserIds = getHotUserIds();
    for (Long id : hotUserIds) {
        User user = userRepository.findById(id).orElse(null);
        redisTemplate.opsForValue().set("user:" + id, user, Duration.ofHours(1));
    }
}

✅ 方案五：后端限流/防刷

使用请求限流、防爬虫组件（如 Sentinel、Bucket4j）拦截恶意高频请求。

四、组合策略推荐（实战）

建议采用“三位一体防御”思路：

1. 参数校验：前置拦截无效请求。

2. 空值缓存：缓解正常请求导致的穿透。

3. 布隆过滤器：过滤明显不存在的 key。

五、Spring Boot 中集成 Redis 缓存空值示例

@Service
public class ProductService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;

    public Product getById(Long id) {
        String key = "product:" + id;

        Object cached = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (cached != null) {
            return cached instanceof NullProduct ? null : (Product) cached;
        }

        Product product = productRepository.findById(id).orElse(null);
        if (product == null) {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, new NullProduct(), 5, TimeUnit.MINUTES);
            return null;
        }

        redisTemplate.opsForValue().set(key, product, 30, TimeUnit.MINUTES);
        return product;
    }

    static class NullProduct implements Serializable {}
}

六、总结