Redis面试踩坑宝典解决穿透面试难题（redis 穿透面试）

Redis面试踩坑宝典：解决穿透面试难题

在开发中，我们经常会使用缓存来提高系统的性能和效率，其中Redis是一种优秀的缓存技术。但是，在面试过程中，不少同学会遇到Redis缓存穿透的问题，这是一个比较棘手的问题，本文将带大家了解Redis缓存穿透问题，并给出对应的解决方案。

什么是Redis缓存穿透？

简单来说，Redis缓存穿透是指恶意用户通过构造恶意请求，使得缓存中查询不到对应的结果，从而导致每次都要去查询数据库，导致系统压力大、性能下降等问题。

常见的缓存穿透方式有：利用不存在的Key，利用存在的但是无法使用的Key，以及请求参数为非法字符的情况等。下面给出如何模拟缓存穿透漏洞：

1. 创建一个慢查询的模拟服务

“`java

@RestController

public class SlowServiceController {

@GetMapping(“/slowservice”)

public String slowService(@RequestParam(value = “id”, required = false) String id) {

try {

Thread.sleep(5000);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

return “This is slow service response for id: ” + id;

}

}

2. 在业务逻辑中使用缓存

```java
@Service
public class SlowService {

    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(SlowService.class);

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    public String getCachedResponse(String id) {
        String cacheKey = "response_for_id_" + id;
        String cachedResponse = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        if (cachedResponse == null) {
            log.info("cache miss for key: {}", cacheKey);
            cachedResponse = getSlowResponseFromService(id);
            redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, cachedResponse, 30, TimeUnit.SECONDS);
        } else {
            log.info("cache hit for key: {}", cacheKey);
        }
        return cachedResponse;
    }
    public String getSlowResponseFromService(String id) {
        String serviceUrl = "http://localhost:8090/slowservice?id=" + id;
        RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
        ResponseEntity responseEntity = restTemplate.getForEntity(serviceUrl, String.class);
        if (HttpStatus.OK.equals(responseEntity.getStatusCode())) {
            return responseEntity.getBody();
        }
        return "";
    }
}

如上代码所示，我们在业务逻辑中加入了缓存的逻辑，如果从Redis中查询不到对应的结果，就会去慢查询的模拟服务中获取响应。

3. 创建一个模拟请求

“`java

@Component

public class RequestSimulator {

public void simulateRegularRequest() {

SlowService slowService = new SlowService();

String response = slowService.getCachedResponse(“123”);

System.out.println(“response: ” + response);

}

public void simulateMaliciousRequest() {

SlowService slowService = new SlowService();

String response = slowService.getCachedResponse(“666”);

System.out.println(“response: ” + response);

}

}

如上代码所示，我们创建了两个请求模拟方法：simulateRegularRequest用于正常请求，simulateMaliciousRequest用于模拟缓存穿透攻击。

缓存穿透的解决方案

上述代码中，我们使用了Redis缓存来提高系统性能，但同时也存在缓存穿透的问题，导致系统异常。那么，我们该如何解决Redis缓存穿透问题呢？

1. 布隆过滤器

布隆过滤器是一种用于判定一个元素是否属于一个集合的高效数据结构，它可以快速过滤掉不存在于集合中的元素，从而避免了缓存穿透问题。在Redis中，布隆过滤器是通过RedisBloom插件实现的。

2. 针对不存在的Key设置默认值

在Redis中，我们可以为不存在的Key设置一个默认值，从而避免缓存穿透问题。代码实现如下：

```java
public String getCachedResponse(String id) {
    String cacheKey = "response_for_id_" + id;
    String cachedResponse = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
    if (cachedResponse == null) {
        log.info("cache miss for key: {}", cacheKey);
        cachedResponse = getSlowResponseFromService(id);
        if (cachedResponse != null && cachedResponse.length() > 0) {
            redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, cachedResponse, 30, TimeUnit.SECONDS);
        } else {
            redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, "", 30, TimeUnit.SECONDS);
        }
    } else {
        log.info("cache hit for key: {}", cacheKey);
    }
    return cachedResponse.length() 
}

如上代码所示，我们针对不存在的Key设置了一个默认值，这种解决方案能够有效防止缓存穿透问题。

3. 预加载缓存

在系统下线期间，我们可以预加载缓存数据，这样可以有效避免缓存穿透问题。但是，预加载缓存需要大量IO资源，如果数据量过大，会影响到系统性能，因此需要根据具体情况进行选择。

总结

通过上述代码示例，我们可以看到，Redis缓存穿透虽然是一个比较棘手的问题，但是我们可以采用合适的解决方案来避免这个问题。在实际开发中，我们要根据具体业务场景选择不同的缓存解决方案，从而提高系统的性能和效率。