什么是缓存穿透？怎么解决？-Java面试题-PHP中文网

什么是缓存穿透？怎么解决？

月夜之吻

发布： 2025-09-07 08:17:01

原创

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缓存穿透指查询不存在的数据导致请求直达存储层，解决方案包括缓存空对象和布隆过滤器：缓存空对象适用于空数据较少场景，布隆过滤器适合空数据较多场景，可结合使用。

什么是缓存穿透？怎么解决？

缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不会命中，导致每次请求都直接打到存储层。这会给存储层带来巨大的压力，甚至可能导致服务崩溃。简单来说，就是“查无此项”带来的麻烦。

解决缓存穿透，核心思路是避免请求直接打到存储层。

解决方案：

缓存空对象： 当存储层返回空结果时，仍然将这个空结果缓存起来，但设置一个较短的过期时间。下次再查询相同Key时，缓存层会直接返回空结果，避免继续访问存储层。这个方法简单直接，但要注意过期时间的设置，过长可能导致数据不一致，过短则效果不佳。
布隆过滤器： 在缓存层前面设置一个布隆过滤器，将所有可能存在的Key预先加载到布隆过滤器中。当收到一个查询请求时，先判断Key是否存在于布隆过滤器中。如果不存在，则直接返回，避免访问缓存层和存储层。布隆过滤器是一种概率型数据结构，存在一定的误判率（False Positive），但可以有效地过滤掉大部分不存在的Key。
接口校验： 在接口层面进行校验，例如对用户ID进行格式校验，过滤掉明显非法的请求。这个方法可以防止恶意攻击，但需要根据具体的业务场景进行设计。

如何选择缓存空对象和布隆过滤器？

选择哪种方案取决于具体的业务场景。

缓存空对象： 适用于数据不存在的情况比较少，或者数据不存在的Key相对固定的场景。例如，用户ID是自增的，那么不存在的用户ID通常也比较集中。
布隆过滤器： 适用于数据不存在的情况比较多，或者数据不存在的Key不固定的场景。例如，商品ID是随机生成的，那么不存在的商品ID也比较分散。

一般来说，如果对误判率要求不高，且数据不存在的情况比较多，布隆过滤器是更好的选择。如果对误判率要求很高，或者数据不存在的情况比较少，缓存空对象是更好的选择。当然，也可以将两种方案结合使用，例如先使用布隆过滤器过滤掉大部分不存在的Key，再使用缓存空对象处理少量误判的Key。

布隆过滤器如何配置？

布隆过滤器的关键在于选择合适的哈希函数个数 k 和位数组大小 m。这两个参数会影响布隆过滤器的误判率。

哈希函数个数 k： 增加 k 可以降低误判率，但会增加计算成本。
位数组大小 m： 增加 m 可以降低误判率，但会增加内存消耗。

一般来说，可以根据以下公式估算合适的 m 和 k：

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k ≈ (m / n) * ln(2)
误判率 ≈ (1 - e^(-kn/ m))^ k

其中，n 是预计要存储的Key的数量。

例如，假设要存储100万个Key，希望误判率低于1%，那么可以计算出 m ≈ 9585058，k ≈ 7。

在实际应用中，可以使用现成的布隆过滤器库，例如 Google Guava 的

BloomFilter

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类。配置示例如下：

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;

public class BloomFilterExample {

    public static void main(String[] args) {
        int expectedInsertions = 1000000;
        double fpp = 0.01; // 期望的误判率

        BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(
                Funnels.integerFunnel(),
                expectedInsertions,
                fpp);

        // 添加元素
        for (int i = 0; i < expectedInsertions; i++) {
            bloomFilter.put(i);
        }

        // 测试元素是否存在
        System.out.println(bloomFilter.mightContain(1)); // true
        System.out.println(bloomFilter.mightContain(1000000)); // false，但也可能误判为true
    }
}

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