缓存穿透基础
那是一个普通的周二下午。
突然，监控系统发出警报：
- 警告：外部 API 调用失败率飙升到 80%
- 警告：API 响应时间超过 5 秒
- 警告：错误率上升到 30%
我冲回电脑前，查看日志，发现了异常：
2025-03-15 14:23:15 - GET /weather?city=invalid_city_1 → 404
2025-03-15 14:23:15 - GET /weather?city=invalid_city_2 → 404
2025-03-15 14:23:16 - GET /weather?city=fake_city_999 → 404
...有人在恶意攻击我的 API！
缓存穿透攻击流程
恶意攻击者
构造大量不存在 key缓存层（Redis）
invalid_001不存在invalid_002不存在invalid_003不存在外部 API
重复查询穿透至上游服务GET /api/weather?city='invalid_001'200msGET /api/weather?city='invalid_002'195msGET /api/weather?city='invalid_003'210ms缓存穿透是指：
- 查询一个不存在的数据
- 缓存层没有（因为数据不存在）
- 请求直接穿透到外部 API
- 如果大量这样的请求同时到来，外部 API 可能被压垮
关键特征：
- 查询的数据在缓存和外部 API 中都不存在
- 每个请求都会访问外部 API
- 恶意攻击者可以利用这个漏洞
练习 1
缓存穿透的根本原因是什么？它与缓存击穿、缓存雪崩有什么区别？
解题思路：
先定位根本原因：查的数据在缓存和外部 API 里都不存在，所以永远缓存不住、每次都回源。再用「数据是否存在、key 数量、并发特征」与击穿、雪崩对照。
详细步骤：
最终答案：
缓存穿透的根本原因：查询的数据在缓存和外部 API 中都不存在。
具体分析：
- 请求的 key 在缓存中不存在
- 请求的 key 在外部 API 中也不存在（返回 404）
- 因此无法将结果写入缓存
- 每次请求都会调用外部 API
恶意利用： 攻击者可以构造大量不存在的 key，使所有请求都调用外部 API，导致 API 限流或服务不可用。
与缓存击穿、缓存雪崩的区别：
| 问题 | 根本原因 | 数据是否存在 | 典型场景 |
|---|---|---|---|
| 缓存穿透 | 查询不存在的数据 | 不存在 | 恶意攻击、参数错误 |
| 缓存击穿 | 热点数据过期 | 存在 | 热点新闻、明星数据 |
| 缓存雪崩 | 大量数据同时过期 | 存在 | 批量导入、定时任务 |
练习 2
假设你的 API 遭受了缓存穿透攻击，每秒有 1000 个请求查询不存在的数据，外部 API 的限流是每秒 100 次。请分析：
- 如果不防护，会发生什么？
- 如果使用缓存空对象方案（空值缓存 60 秒），能减少多少 API 调用？
- 如果使用布隆过滤器（误判率 0.1%），能减少多少 API 调用？
解题思路：
这题要算的是量：先算不防护时回源请求数与 API 限流阈值的差距，再分别代入空值缓存和布隆过滤器，得出各自的调用削减比例。
详细步骤：
最终答案：
1. 不防护的情况：
- 每秒 1000 个请求都调用外部 API
- API 限流是每秒 100 次
- 结果：900 个请求失败（90% 失败率）
- 系统表现：大量错误，用户体验极差
2. 使用缓存空对象方案：
- 第 1 秒：1000 个请求都调用 API（100 成功 + 900 被限流）
- 第 2-60 秒：所有请求从缓存返回，0 次 API 调用
- 第 61 秒：如果攻击持续，重复上述循环
API 调用减少：
- 无防护：1000 请求/秒 × 60 秒 = 60,000 次
- 有防护：1000 请求（第 1 秒）+ 0（第 2-60 秒）= 1,000 次
- 减少：59,000 次（约 98.3%）
3. 使用布隆过滤器：
- 误判率 0.1%，意味着 0.1% 的不存在数据会被误判为可能存在
- 每秒 1000 个请求，布隆过滤器拦截 999 个
- 只有 1 个请求（0.1%）会穿透到 API
API 调用减少：
- 无防护：1000 请求/秒 × 60 秒 = 60,000 次
- 有布隆过滤器：1 请求/秒 × 60 秒 = 60 次
- 减少：59,940 次（约 99.9%）
结论：
- 缓存空对象：减少约 98% 的 API 调用，简单有效
- 布隆过滤器：减少约 99.9% 的 API 调用，防护更强
练习 3
在什么情况下应该选择缓存空对象方案？在什么情况下应该选择布隆过滤器方案？
解题思路：
两种方案的取舍要落到几个可量化的条件上：非法 key 规模、内存预算、能否接受误判、实现与维护成本，以及数据一致性的要求。
详细步骤：
最终答案：
选择缓存空对象方案的情况：
✅ 非法 key 数量较少（< 1 万） ✅ 希望实现简单，快速上线 ✅ 需要 100% 准确，不能有误判 ✅ 内存资源充足 ✅ 数据一致性要求高（不能有误判）
典型场景：
- 小型 API 服务
- 内部系统
- 参数格式固定的场景
- 可以接受短暂的数据不一致
选择布隆过滤器方案的情况：
✅ 非法 key 数量巨大（> 10 万） ✅ 内存资源紧张 ✅ 可以接受小幅误判（0.1% 左右） ✅ 有明确的合法数据集合 ✅ 需要极高的拦截率
典型场景：
- 大型互联网应用
- 面向公网的 API
- 用户 ID、商品 ID 等海量 key
- 对性能要求极高的场景
组合使用的情况：
✅ 防护要求极高的场景 ✅ 不能容忍单点失效 ✅ 资源充足，追求极致性能
组合架构：
请求 → 布隆过滤器（第一层）→ 缓存空对象（第二层）→ 外部 API
拦截 99.9% 拦截剩余 0.09%发现内容有问题？
告诉我们哪里需要改进。