缓存穿透指查询根本不存在的数据导致请求直击数据库，防护需三管齐下：缓存空值（用占位符+1–3分钟过期）、请求限流（按key/IP分层控制）、布隆过滤器（前置存在性校验，支持增量更新），并辅以监控告警。
缓存穿透是指查询一个**根本不存在的数据**，导致请求绕过缓存直接打到数据库，当这类请求量大时，可能压垮数据库。常见于恶意攻击或用户输入非法ID（如负数、超长字符串、明显不存在的ID）等场景。防护核心是：不让无效请求穿透到DB，同时避免缓存被“污染”或限流策略误伤正常流量。
缓存空值：堵住“查不到”的缺口
对确认不存在的数据（如数据库select返回NULL），也写入缓存，但设置较短的过期时间（如1–5分钟），并标记为“空值”。下次相同请求直接命中缓存，不查库。
- 注意空值标识：不要简单存null或空对象，建议统一用特定占位符（如“NULL_OBJ”）或封装空响应结构，防止反序列化失败或业务误判
- 过期时间要合理：太短起不到防护作用；太长可能掩盖真实数据上架（比如新商品刚发布）。推荐1–3分钟，配合布隆过滤器可适当延长
- 需配合唯一键校验：确保空值只针对合法格式的key缓存（例如ID为正整数），非法格式（如”abc”、”-1″）应前置拦截，不进缓存逻辑
请求限流：给穿透流量装上“闸门”
单个key高频查询空值，大概率是攻击或异常行为。可在应用层或网关层对同一key（或同一用户/IP）做QPS限制。
- 按key限流：例如redis + lua脚本实现“1分钟内同一key最多访问5次”，超限直接返回错误或默认值，不查缓存也不查库
- 分层限流更稳妥：先在API网关限制全局/用户级QPS，再在服务内对可疑key做细粒度控制，避免单点打爆
- 区分限流动作：对已知空值key限流可返回“暂无数据”；对非法key（如非数字ID）建议直接400拦截，不计入限流窗口
布隆过滤器：前置“存在性检查”
在缓存之前加一层概率型数据结构，快速判断某key“一定不存在”或“可能存在”。它不存真实数据，内存占用极小，适合亿级ID白名单场景（如已上架商品ID集合）。
- 初始化需全量加载：启动时从DB或持久化存储加载所有有效key构建布隆过滤器；支持定期增量更新（如监听binlog同步新增ID）
- 有误判率但不漏判：可能出现“不存在的key被判定为存在”（假阳性），此时请求照常走缓存→DB流程，不影响正确性；但绝不会把存在的key判成不存在（真阴性保障）
- 不适合动态变化频繁的场景：如果有效key每秒新增数千，布隆过滤器重建成本高，此时优先依赖空值缓存+限流组合
监控与兜底：让防护看得见、控得住
再好的策略也需要可观测性支撑。必须记录三类关键指标：
- 空值缓存命中率：突然升高可能说明出现批量无效查询（如爬虫试ID）
- 限流触发次数及key分布：定位高频恶意key，便于人工拉黑或调整策略
- DB空查询量（WHERE id = ? 返回0行）：该数值应趋近于0，否则说明防护链路某环失效
建议配置告警：空值缓存命中率连续5分钟 > 30%，或单个key限流触发超100次/分钟，立即通知负责人核查。