Redis缓存穿透问题怎么防，数据库安全还能不能稳住啊？

主要整合自网络技术社区如CSDN、博客园、掘金等平台的常见讨论与解决方案，以及《Redis设计与实现》等专业书籍中的核心思想,以通俗化语言呈现）

“Redis缓存穿透”这个词听起来有点吓人，其实说白了，就是有人（可能是无意的用户，也可能是有恶意的攻击者）在疯狂查询一个根本不存在的数据，你的系统里商品ID是从1000开始的，但有人偏偏不停地用-1、0、999这类肯定不存在的ID来请求数据。

这个过程就像这样：请求先到Redis缓存里查，Redis一瞅，没这东西，于是请求就直接怼到后端的数据库去了，数据库辛辛苦苦查了一遍，发现也是白忙活，返回个空结果，关键是，如果这种请求量非常大，成千上万次地直接打在数据库上，Redis这个“前台”就形同虚设了，数据库的压力会急剧增大，响应变慢，甚至可能直接被拖垮，导致整个服务不可用，这就是“穿透”的可怕之处——攻击绕过了缓存的保护，直接命中了脆弱的后端数据库，你问数据库安全还能不能稳住？在严重的缓存穿透攻击下,很可能就稳不住了。

怎么防呢？办法总比困难多，有以下几种常见的“盾牌”可以保护我们的数据库：

第一面盾牌：把“空结果”也缓存起来。 这是最直接的一招，既然数据库查不到会返回空，那我们就把这个“空”也当成一个有效结果，在Redis里存上一小段时间，比如2-3分钟，这样，在接下来的几分钟内，再有同样的请求过来，Redis就能直接把这个缓存着的“空值”返回回去，而不用再去麻烦数据库了，这就好比图书馆的管理员，遇到有人总来问一本根本不存在的书，他干脆在查询系统里记录一笔“此书不存在”，下次再有人问，直接告知即可,不用每次都跑去书库白跑一趟。

这招有个需要注意的地方：如果攻击者每次都用不同的、随机的无效Key来攻击，比如用随机生成的用户ID，那这招的效果就会大打折扣，因为每个新Key对Redis来说都是第一次见，还是会去查数据库，然后缓存空结果，如果恶意Key的数量极其庞大，可能会耗尽Redis的内存来存储这些无用的空键,它通常要和其他方法结合使用。

第二面盾牌：在请求到达Redis之前，先布下一道“过滤器”。 这个过滤器的任务就是判断一下请求的Key是不是大概率不存在，最常用的是一种叫做布隆过滤器（Bloom Filter） 的工具，你可以把它理解成一个超高效的“预检员”。

在系统启动时，我们可以先把所有可能存在的、有效的Key（比如所有正常的商品ID）预先加载到这个布隆过滤器里，当有查询请求过来时，先让这个“预检员”看一眼：如果它说“这个Key肯定不存在”，那我们就直接返回空结果，根本不用去查Redis和数据库了；如果它说“这个Key可能存在”,那我们再放行去走正常的缓存查询流程。

布隆过滤器的好处是速度极快，而且非常节省空间，但它有个小小的缺点：它可能会产生“误判”，也就是说，它判断“可能存在”的Key，实际上有极小的概率是不存在的（但不会把存在的判断成不存在），不过对于缓存穿透这个场景来说，这个缺点是可以接受的，因为即使误判了，最坏的结果也就是多了一次无效的缓存和数据库查询，而我们的核心目标是阻挡掉绝大部分明确的无效攻击，这就像安检门，虽然偶尔会对个别无害物品报警（误判），但它能有效拦截绝大多数危险品,保证了整体的安全效率。

第三面盾牌：对请求参数做严格的“合法性校验”。 这招看起来简单，但非常有效，在业务系统的入口处，我们对用户传来的参数进行严格的检查，我们知道商品ID必须是正整数，那么对于非法的负数、小数、字母等，直接在API层就拦截掉，返回错误提示，根本不让它们进入后续的缓存和数据库查询环节，这相当于在城门楼子上就设了岗哨,形迹可疑的人直接不让进。

第四面盾牌：做好数据库本身的“最后防线”。 尽管我们设置了多重防护，但还是要考虑到最坏的情况，对于数据库,我们可以采取一些自我保护措施，

• 限流与降级： 使用限流工具（如Hystrix、Sentinel等）对数据库的访问进行限流，当每秒请求量超过某个安全阈值时，多出来的请求就直接快速失败，返回一个友好的降级提示（如“系统繁忙，请稍后再试”），从而保证数据库不会被打死,核心业务还能勉强运行。
• 监控与告警： 建立完善的监控系统，实时监控数据库的QPS（每秒查询次数）、CPU使用率、连接数等关键指标，一旦发现异常飙升，立即触发告警,通知运维人员紧急介入处理。

要防住Redis缓存穿透，稳住数据库安全，不能只靠单一手段，而需要一个组合拳：用缓存空对象应对少量的偶然穿透，用布隆过滤器阻挡大规模的攻击，用参数校验拦住低级的无效请求，最后再用数据库的限流降级作为保障系统不崩溃的最后底线。 通过这些层层设防，就能极大地提升系统的健壮性，确保在面对异常请求时，数据库依然能够“稳得住”。