Redis 缓存穿透一、Bug 场景在一个电商商品查询系统中，使用 Redis 作为缓存以减轻数据库压力。用户通过商品

一、Bug 场景

在一个电商商品查询系统中，使用 Redis 作为缓存以减轻数据库压力。用户通过商品 ID 查询商品信息时，系统先从 Redis 缓存中查找，若未找到则查询数据库，并将查询结果存入 Redis 缓存。然而，在遭受恶意攻击时，大量不存在的商品 ID 查询涌入系统，导致所有查询都穿透到数据库，数据库压力剧增，甚至出现服务不可用的情况。

二、代码示例

商品服务（有缺陷）

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 redisTemplate;

    // 假设这是数据库查询方法
    private Object queryProductFromDB(String productId) {
        // 模拟数据库查询逻辑，返回商品信息或null
        return null;
    }

    public Object getProduct(String productId) {
        Object product = redisTemplate.opsForValue().get(productId);
        if (product == null) {
            product = queryProductFromDB(productId);
            if (product != null) {
                redisTemplate.opsForValue().set(productId, product);
            }
        }
        return product;
    }
}

三、问题描述

预期行为：正常情况下，大部分商品查询能从 Redis 缓存中获取数据，只有少部分缓存未命中的查询才会穿透到数据库，数据库压力处于可控范围。
实际行为：当大量不存在的商品 ID 查询进入系统时，由于这些 ID 在 Redis 中没有对应的缓存数据，系统会不断查询数据库，导致数据库压力剧增。这是因为系统没有对不存在的数据进行有效处理，每次查询都认为是正常的缓存未命中，从而持续访问数据库。恶意攻击者可以利用这一点，通过大量查询不存在的商品 ID，耗尽数据库资源，导致系统崩溃。

四、解决方案

布隆过滤器（Bloom Filter） ：在查询数据库之前，使用布隆过滤器判断商品 ID 是否存在。布隆过滤器可以快速判断一个元素一定不存在或者可能存在。如果布隆过滤器判断商品 ID 一定不存在，直接返回，不再查询数据库；如果判断可能存在，再查询数据库。

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
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 redisTemplate;
    private static final BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(
            Funnels.stringFunnel(java.nio.charset.StandardCharsets.UTF_8), 1000000, 0.01);

    // 假设这是数据库查询方法
    private Object queryProductFromDB(String productId) {
        // 模拟数据库查询逻辑，返回商品信息或null
        return null;
    }

    public Object getProduct(String productId) {
        if (!bloomFilter.mightContain(productId)) {
            return null;
        }
        Object product = redisTemplate.opsForValue().get(productId);
        if (product == null) {
            product = queryProductFromDB(productId);
            if (product != null) {
                redisTemplate.opsForValue().set(productId, product);
                bloomFilter.put(productId);
            }
        }
        return product;
    }
}

缓存空值：当查询数据库发现商品不存在时，将空值存入 Redis 缓存，并设置较短的过期时间。这样，后续相同的查询直接从 Redis 获取空值，避免再次查询数据库。

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 redisTemplate;

    // 假设这是数据库查询方法
    private Object queryProductFromDB(String productId) {
        // 模拟数据库查询逻辑，返回商品信息或null
        return null;
    }

    public Object getProduct(String productId) {
        Object product = redisTemplate.opsForValue().get(productId);
        if (product == null) {
            product = queryProductFromDB(productId);
            if (product != null) {
                redisTemplate.opsForValue().set(productId, product);
            } else {
                // 缓存空值，设置较短过期时间
                redisTemplate.opsForValue().set(productId, null, 10, TimeUnit.MINUTES);
            }
        }
        return product;
    }
}