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01 | 高并发系统：它的通用设计方法是什么？
02 | 架构分层：我们为什么一定要这么做？
03 | 系统设计目标（一）：如何提升系统性能？
04 | 系统设计目标（二）：系统怎样做到高可用？
05 | 系统设计目标（三）：如何让系统易于扩展？
06 | 面试现场第一期：当问到组件实现原理时，面试官是在刁难你吗？
07 | 池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？
08 | 数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？
09 | 数据库优化方案（二）：写入数据量增加时，如何实现分库分表？
10 | 发号器：如何保证分库分表后ID的全局唯一性？
11 | NoSQL：在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补？
12 | 缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？
13 | 缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？
14 | 缓存的使用姿势（二）：缓存如何做到高可用？
15 | 缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？
16 | CDN：静态资源如何加速？
17 | 消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？
18 | 消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？
19 | 消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？
20 | 面试现场第二期：当问到项目经历时，面试官究竟想要了解什么？
21 | 系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗？
22 | 微服务架构：微服务化后系统架构要如何改造？
23 | RPC框架：10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用？
24 | 注册中心：分布式系统如何寻址？
25 | 分布式Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？
26 | 负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？
27 | API网关：系统的门面要如何做呢？
28 | 多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？
29 | Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？
30 | 给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？
31 | 应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？
32 | 压力测试：怎样设计全链路压力测试平台？
33 | 配置管理：成千上万的配置项要如何管理？
34 | 降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？
35 | 流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量？
36 | 面试现场第三期：你要如何准备一场技术面试呢？
37 | 计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做？
38 | 计数系统设计（二）：50万QPS下如何设计未读数系统？
39 | 信息流设计（一）：通用信息流系统的推模式要如何做？
40 | 信息流设计（二）：通用信息流系统的拉模式要如何做？
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高并发系统设计核心
小册名称：高并发系统设计核心
### 15 | 缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？ 在构建高并发系统时，缓存作为提升系统性能、减轻数据库压力的关键技术之一，其重要性不言而喻。然而，缓存的使用并非毫无风险，其中“缓存穿透”便是开发者需要重点防范的问题之一。缓存穿透，指的是大量请求直接穿透缓存层，到达数据库层，而这些请求往往是无效或恶意的，它们所查询的数据在缓存中不存在，从而导致数据库层承受巨大压力，甚至引发数据库宕机。本章节将深入探讨缓存穿透的成因、危害、检测方法及多种应对策略。 #### 一、缓存穿透的成因 1. **数据不存在**：最常见的情况是，用户请求的数据在数据库中本身就不存在，比如查询一个不存在的用户ID或商品编号。由于缓存中没有这些数据的副本，每次请求都会穿透到数据库层。 2. **恶意攻击**：攻击者可能故意构造大量不存在的数据请求，意图消耗服务器资源，造成拒绝服务（DoS）攻击。 3. **缓存过期或失效**：在某些情况下，缓存中的数据可能因过期或被错误地删除，而新的请求又未能及时在缓存中填充有效数据，导致请求直接到达数据库。 4. **配置错误**：缓存策略或配置不当，如缓存层未开启或缓存键设计不合理，也可能导致缓存无法正常工作，从而引发缓存穿透。 #### 二、缓存穿透的危害 1. **数据库压力增大**：无效的请求频繁访问数据库，导致数据库负载急剧上升，影响正常业务处理。 2. **系统性能下降**：数据库处理速度远不及缓存，大量请求直接冲击数据库会显著降低系统响应速度。 3. **资源浪费**：无效的请求占用了服务器和网络资源，降低了系统的整体效率。 4. **安全风险**：恶意攻击可能通过缓存穿透进一步实施更严重的攻击，如SQL注入、数据篡改等。 #### 三、缓存穿透的检测 1. **监控数据库访问日志**：分析数据库访问日志，识别出频繁访问且查询结果为空或错误的数据请求。 2. **系统性能监控**：通过系统性能监控工具，观察缓存命中率、数据库负载等指标，及时发现缓存穿透的迹象。 3. **异常流量分析**：利用网络流量分析工具，分析请求来源、请求频率等特征，识别出可能的恶意攻击流量。 #### 四、缓存穿透的应对策略 ##### 4.1 布隆过滤器（Bloom Filter） 布隆过滤器是一种空间效率很高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它允许存在一定的误判率，但绝不会出现漏判（即如果某个元素不在集合中，布隆过滤器绝对能判断出来）。将布隆过滤器部署在缓存之前，对所有请求进行过滤，如果请求的数据在布隆过滤器中不存在，则直接返回空结果或错误信息，不再访问数据库。这种方法可以有效防止缓存穿透攻击，但需注意误判率的控制。 ##### 4.2 缓存空值或默认值 对于不存在的数据，可以在缓存中存储一个空值或默认值，并设置较短的过期时间。当请求到达时，首先检查缓存，如果缓存中存在空值或默认值，则直接返回，不再访问数据库。这种方法虽然能减少数据库压力，但会增加缓存的存储成本，并可能导致一定的延迟。 ##### 4.3 访问频率限制 对于频繁访问不存在数据的IP或用户，实施访问频率限制。当达到设定的阈值时，暂时禁止该IP或用户的访问，或要求通过验证码验证身份。这种方法可以有效防止恶意攻击，但也可能误伤正常用户。 ##### 4.4 数据预热 在系统上线前或低峰时段，预先将热点数据加载到缓存中，减少系统运行时对数据库的依赖。虽然数据预热不能直接解决缓存穿透问题，但能提高系统的整体性能和缓存命中率，间接降低缓存穿透的风险。 ##### 4.5 改进缓存策略 - **合理设计缓存键**：确保缓存键的唯一性和有效性，避免因缓存键设计不当导致的缓存失效。 - **设置缓存过期策略**：根据业务需求和数据变化频率，合理设置缓存的过期时间，避免缓存过期导致的缓存穿透。 - **使用多级缓存**：在系统中引入多级缓存机制，如本地缓存、分布式缓存等，提高缓存的命中率和可用性。 ##### 4.6 监控与预警 建立完善的监控系统，实时监控缓存命中率、数据库负载等关键指标，一旦发现异常立即发出预警，以便及时采取措施应对。 #### 五、总结 缓存穿透是高并发系统设计中不可忽视的问题，它直接威胁到系统的稳定性和性能。通过合理的缓存策略、使用布隆过滤器、缓存空值、限制访问频率、数据预热以及加强监控与预警等措施，可以有效防范和应对缓存穿透问题。在实际应用中，应根据业务需求和系统特点，综合采用多种策略，形成一套完善的缓存保护机制，确保系统的稳定运行。同时，随着技术的发展和业务的变化，缓存策略也需要不断优化和调整，以适应新的挑战和需求。
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