Redis缓存穿透解决实验：从500错误到0异常的防护

问题场景 在高并发场景下，恶意用户频繁请求不存在的实验ID（如id=-1, id=999999），这些请求绕过缓存直接访问数据库，导致数据库压力激增，接口响应时间变长，甚至出现500错误。 解决方案

布隆过滤器预存：上线前将所有有效实验ID存入布隆过滤器

```python

使用RedisBloom模块创建布隆过滤器

from redisbloom.client import Client rb = Client()

估计元素数量和期望误判率

rb.bfCreate('experiment_ids', 0.01, 100000)

将所有实验ID添加到布隆过滤器

for exp_id in all_experiment_ids: rb.bfAdd('experiment_ids', exp_id)

空值缓存：查询到不存在的ID时，缓存null值（过期时间5分钟）

function getExperiment($id) {
    $cacheKey = "experiment:{$id}";
    $data = $redis->get($cacheKey);

    if ($data !== null) {
        // 缓存命中，无论是否为空值都直接返回
        return json_decode($data, true);
    }

    // 布隆过滤器检查
    if (!$redis->executeCommand('BF.EXISTS', ['experiment_ids', $id])) {
        // 布隆过滤器判断不存在，直接返回
        return null;
    }

    // 查询数据库
    $data = $db->query("SELECT * FROM experiments WHERE id = ?", $id);

    // 缓存结果，包括空值
    $redis->setex($cacheKey, 300, json_encode($data ?: null));

    return $data;
}

接口限流：使用Nginx limit_req模块限制单IP每秒请求数

nginx http { limit_req_zone $binary_remote_addr zone=mylimit:10m rate=10r/s; server { location /api/experiments/ { limit_req zone=mylimit burst=20 nodelay; # 其他配置... } } } ``` 数据对比 | 指标 | 优化前 | 优化后 | |--------------------|----------|----------| | 数据库QPS | 800 | 120 | | 接口500错误率 | 3.2% | 0 | | 平均响应时间 | 450ms | 80ms | | Redis内存占用 | 128MB | 142MB | 注意事项 - 布隆过滤器有一定的误判率（约1%），但不会漏判 - 空值缓存时间不宜过长，避免影响数据一致性 - 定期更新布隆过滤器，添加新的实验ID