如何處理Redis快取穿透 (Cache Penetration) 的問題?

 處理 Redis 快取穿透（Cache Penetration）的常見方法如下，這些方法針對查詢不存在數據或無效鍵導致直接訪問底層數據庫的問題：

1. 布隆過濾器（Bloom Filter）
   • 原理：在快取層前使用布隆過濾器判斷鍵是否存在，減少無效查詢到達數據庫。
   • 適用場景：高併發查詢不存在數據的情況。
   • 實現：在 Redis 中使用內建的布隆過濾器模組（如 redis-bloom）或自定義實現，預先將可能存在的鍵加入過濾器。
   • 優點：空間效率高，查詢速度快。
   • 缺點：有一定誤判率（假陽性），需要定期更新過濾器。
2. 快取空值（Cache Null）
   • 原理：對於查詢不存在的數據，在 Redis 中儲存一個空值（如 null 或特定標記）並設置短暫 TTL。
   • 適用場景：不存在數據的查詢頻率高。
   • 實現：查詢數據庫後若無結果，將鍵值對（如 {key: null}）寫入 Redis，設置較短的過期時間（如 60 秒）。
   • 優點：簡單易實現，減少數據庫壓力。
   • 缺點：增加快取儲存成本，需合理設置 TTL 避免過多無效數據。
3. 預載快取（Cache Preloading）
   • 原理：在系統啟動或定時任務中，將熱門數據預先載入 Redis，降低查詢不存在數據的機率。
   • 適用場景：數據集較固定或可預測的場景。
   • 實現：使用定時任務或啟動腳本將數據庫中的熱門數據同步至 Redis。
   • 優點：減少穿透風險，提升命中率。
   • 缺點：不適用於動態數據或數據量過大的場景。
4. 限制查詢頻率（Rate Limiting）
   • 原理：對高頻查詢的鍵設置訪問頻率限制，防止惡意或異常查詢穿透快取。
   • 適用場景：防止惡意攻擊或異常流量。
   • 實現：在 Redis 中使用 INCR 命令實現簡單計數器，限制單個鍵的查詢頻率。
   • 優點：有效防止惡意穿透。
   • 缺點：可能影響正常用戶體驗，需謹慎設置閾值。
5. 雙層快取（Double Cache）
   • 原理：在 Redis 外增加一層本地快取（如 JVM 內的 Guava Cache），減少對 Redis 的直接訪問。
   • 適用場景：Redis 查詢壓力較大或網路延遲敏感的場景。
   • 實現：先查本地快取，若無數據再查 Redis，最後查數據庫。
   • 優點：降低 Redis 壓力，提升響應速度。
   • 缺點：增加系統複雜度，本地快取一致性需額外處理。
6. 異步回寫（Write-Back）
   • 原理：對於頻繁查詢的不存在數據，異步檢查並將結果回寫到 Redis。
   • 適用場景：數據庫查詢成本高，查詢模式可預測。
   • 實現：使用消息隊列（如 Kafka）異步處理不存在數據的查詢並更新快取。
   • 優點：減少即時查詢壓力。
   • 缺點：實現複雜，需保證一致性。

總結建議

• 優先選擇：布隆過濾器和快取空值是處理快取穿透的常用方案，簡單高效。
• 結合場景：根據業務需求選擇合適方法，如高併發用布隆過濾器，固定數據集用預載快取。
• 注意一致性：確保快取與數據庫數據一致，合理設置 TTL 避免過期數據影響。
• 監控與調整：監控快取命中率和數據庫壓力，動態調整策略。

如需針對特定場景的實現細節或程式碼範例，請提供更多上下文！