面试题：缓存设计之专家难度：缓存穿透综合解决方案及性能评估

Question

缓存穿透问题对系统危害极大，现要求你设计一套综合解决方案来避免缓存穿透，不仅要考虑如何防止非法请求穿透缓存，还要兼顾系统的性能开销。请详细描述解决方案，并对其性能进行理论评估，说明在不同流量规模下该方案的优势与潜在瓶颈。

Answer 1

解决方案

1. 布隆过滤器（Bloom Filter）
   • 原理：布隆过滤器是一种概率型数据结构，通过多个哈希函数将一个元素映射到一个位数组的不同位置并置为1。查询时，若对应位置不全为1则元素一定不存在，若全为1则大概率存在。
   • 应用：在缓存查询之前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。如果布隆过滤器判断不存在，则直接返回，无需查询数据库，这样可以有效拦截大部分非法请求。
2. 缓存空值
   • 原理：当数据库中确实不存在某条数据时，将该查询结果（空值）也缓存起来，并设置较短的过期时间。
   • 应用：下次再查询同样的数据时，直接从缓存中获取空值，避免穿透到数据库。
3. 接口参数校验
   • 原理：在系统接口层对输入参数进行严格校验，确保参数格式、范围等都符合预期。
   • 应用：例如对于ID参数，校验其是否为合法的数值类型且在合理范围内，不合法的参数直接返回错误，不进行后续缓存和数据库查询。
4. 用户鉴权与访问控制
   • 原理：对用户进行身份验证和授权，只有合法用户的请求才能进入系统进行后续操作。
   • 应用：例如使用JWT（JSON Web Token）等技术，在请求头中携带token，系统验证token的合法性和用户权限，非法用户请求被拦截。

性能理论评估

1. 布隆过滤器
   • 优势：空间效率高，查询速度快，几乎可以在常数时间内完成判断，对于大规模流量能快速拦截非法请求，大大减轻后端数据库压力。随着流量规模增大，其拦截非法请求的作用愈发明显，性能提升显著。
   • 潜在瓶颈：存在误判率，虽然误判率可以通过调整哈希函数个数和位数组大小来控制，但不能完全消除。当流量规模极大且数据量增长过快时，位数组可能需要不断扩容以维持较低误判率，这会增加内存开销。
2. 缓存空值
   • 优势：实现简单，能快速处理不存在的数据请求，对于频繁查询不存在数据的场景，减少了数据库查询次数，提升了系统整体性能。在流量规模较小到中等时，能有效防止缓存穿透且对性能影响较小。
   • 潜在瓶颈：缓存空值会占用一定的缓存空间，当流量规模很大且存在大量不同的不存在数据请求时，可能导致缓存空间浪费。同时，如果设置的过期时间不合理，可能导致短时间内仍有部分穿透请求。
3. 接口参数校验
   • 优势：在请求进入系统早期就进行拦截，几乎不消耗额外的性能开销，对于任何规模的流量都能有效拦截非法参数请求，保障系统稳定性。
   • 潜在瓶颈：只能对参数格式等进行校验，无法拦截针对存在但非法数据的请求，对于绕过参数校验的非法请求防护能力有限。
4. 用户鉴权与访问控制
   • 优势：从源头拦截非法用户请求，减少系统整体处理压力，对于高流量场景能显著提升系统安全性和性能。随着流量规模增大，合法用户请求处理效率更高。
   • 潜在瓶颈：鉴权和授权操作本身需要一定计算资源，在高并发情况下可能成为性能瓶颈，特别是当鉴权逻辑复杂时。同时，如果鉴权系统出现故障，可能影响正常用户请求。