面试题：缓存设计之高级难度：缓存穿透与解决方案优化

Question

请详细描述缓存穿透的原理及可能带来的危害。针对缓存穿透问题，你所了解的解决方案有哪些？并分析如何进一步优化这些方案以适应高并发且数据规模较大的业务场景。

Answer 1

缓存穿透原理

缓存穿透指的是客户端请求的数据在缓存中不存在，并且在数据库中也不存在，导致请求每次都会穿透到数据库，给数据库带来压力。例如，恶意用户频繁请求一个不存在的 key，缓存因为没有命中就会去查询数据库，而数据库也查不到数据，每次查询都会给数据库造成负担。

可能带来的危害

1. 数据库压力增大：大量无效请求直接打到数据库，可能导致数据库性能下降甚至崩溃。
2. 服务可用性降低：数据库响应缓慢或不可用，会影响整个系统的正常运行，导致服务无法正常提供给用户。

解决方案

1. 布隆过滤器
   • 原理：布隆过滤器是一个二进制向量和一系列随机映射函数。当一个元素被加入集合时，通过多个哈希函数将这个元素映射成一个位数组中的若干个点，将这些点置为 1。查询时，只要这些点有一个为 0 则表示该元素一定不在集合中，如果都是 1 则该元素很可能在集合中。
   • 优点：空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，能快速判断一个元素是否在集合中。
   • 缺点：存在误判率，即可能会把不在集合中的元素误判为在集合中，但不会把在集合中的元素误判为不在集合中。
2. 缓存空值
   • 原理：当查询数据库也没有查到数据时，在缓存中设置一个空值，并设置一个较短的过期时间。下次再查询同样的数据时，缓存命中，直接返回空值，避免穿透到数据库。
   • 优点：实现简单。
   • 缺点：会额外占用缓存空间，并且如果过期时间设置不合理，可能会在过期后短暂时间内再次出现缓存穿透。

方案优化以适应高并发且数据规模较大的业务场景

1. 布隆过滤器优化
   • 动态调整布隆过滤器大小：根据数据规模的增长动态调整布隆过滤器的大小，以控制误判率。例如，当数据量接近布隆过滤器的容量上限时，重新构建一个更大的布隆过滤器，并将原数据重新插入。
   • 多布隆过滤器结合：可以使用多个布隆过滤器，每个布隆过滤器负责一部分数据范围，这样可以减少单个布隆过滤器的压力，提高查询效率。
2. 缓存空值优化
   • 分布式缓存一致性：在高并发分布式系统中，确保缓存空值的一致性。可以使用分布式锁，在设置缓存空值时先获取锁，避免多个节点同时设置不同的空值。
   • 智能过期时间：根据业务特点，采用智能算法来设置过期时间。例如，对于访问频率较低的不存在数据，设置较短的过期时间；对于访问频率较高的不存在数据，适当延长过期时间，以减少缓存穿透的概率。