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缓存功能是程序员在开发软件的时候会经常用到的一个编程技术,下面我们就通过案例分析来了解一下,缓存穿透问题与解决方案都有哪些。
缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,而用户不断发起请求,如发起id为-1的数据或者特别大的不存在的数据。有可能是黑客利用漏洞攻击从而去压垮应用的数据库。
1.常见解决方案
对于缓存穿透问题,常见的解决方案有以下三种:
验证拦截:接口层进行校验,如鉴定用户权限,对ID之类的字段做基础的校验,如id<=0的字段直接拦截;
缓存空数据:当数据库查询到的数据为空时,也将这条数据进行缓存,但缓存的有效性设置得要较短,以免影响正常数据的缓存;
使用布隆过滤器:布隆过滤器是一种比较独特数据结构,有一定的误差。当它指定一个数据存在时,它不一定存在,但是当它指定一个数据不存在时,那么它一定是不存在的。
2.布隆过滤器
布隆过滤器是一种比较特殊的数据结构,有点类似与HashMap,在业务中我们可能会通过使用HashMap来判断一个值是否存在,它可以在O(1)时间复杂度内返回结果,效率极高,但是受限于存储容量,如果可能需要去判断的值超过亿级别,那么HashMap所占的内存就很可观了。
注意:BloomFilter并不支持删除操作,只支持添加操作。这一点很容易理解,因为你如果要删除数据,就得将对应的bit位置为0,但是你这个Key对应的bit位可能其他的Key也对应着。
3.缓存空数据与布隆过滤器的比较
上面对这两种方案都进行了简单的介绍,缓存空数据与布隆过滤器都能有效解决缓存穿透问题,但使用场景有着些许不同;
当一些恶意攻击查询查询的key各不相同,而且数量巨多,此时缓存空数据不是一个好的解决方案。因为它需要存储所有的Key,内存空间占用高。并且在这种情况下,很多key可能只用一次,所以存储下来没有意义。所以对于这种情况而言,使用布隆过滤器是个不错的选择;
而对与空数据的Key数量有限、Key重复请求效率较高的场景而言,可以选择缓存空数据的方案。
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