每日一博 - Cache Miss Attack

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概述

在缓存管理中，“Cache Miss Attack” 是一个重要的问题. 说白了就是我们常说的【缓存穿透】。

它指的是一种情况，即要获取的数据既不存在于数据库中，也没有被缓存。这会导致每个请求最终都会直接访问数据库，从而破坏了使用缓存的初衷。

如果一个恶意用户发起大量针对这样的键的查询，数据库可能会很容易地被过载.

更多可以访问我之前写的博客： 深入理解分布式技术 - 探究缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩解决方案

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解决思路

缓存空值键并设置短期 TTL（生存时间）

• 将空值的键也存储在缓存中，并为这些键设置一个较短的生存时间。
• 这可以减少缓存未命中的情况，同时避免将大量不存在的键导致频繁的数据库查询。

使用布隆过滤器

• 布隆过滤器是一种数据结构，可以快速告诉我们一个元素是否存在于集合中。
• 当收到请求时，首先检查布隆过滤器。如果键存在于布隆过滤器中，请求会首先访问缓存，然后仅在需要时查询数据库。
• 如果键不存在于数据集中，说明键既不存在于缓存中也不存在于数据库中。在这种情况下，查询将不会命中缓存或数据库层。

这两种策略的结合可以有效地减轻缓存失效带来的性能问题，并提高系统的整体效率。

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伪代码

1. 缓存空值键并设置短期 TTL

a. 缓存空值键

// 使用缓存库，例如Guava Cache
LoadingCache<String, Object> cache = CacheBuilder.newBuilder()
        .expireAfterWrite(300, TimeUnit.SECONDS) // 设置缓存项的过期时间
        .build(new CacheLoader<String, Object>() {
            @Override
            public Object load(String key) throws Exception {
                // 当缓存项不存在时，可以在这里处理空值的情况
                return null;
            }
        });

// 在实际使用中，将空值键缓存
cache.put("emptyKey", null);

b. 设置短期 TTL

Guava Cache 在 expireAfterWrite 中设置了缓存项的过期时间，这里设置为 300 秒（5 分钟）。

2. 使用布隆过滤器

a. 集成布隆过滤器

// 使用Guava的布隆过滤器
BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(
        Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()),
        10000, // 预计元素数量
        0.001); // 误报率

// 在布隆过滤器中添加键
bloomFilter.put("existingKey");

b. 查询布隆过滤器

// 伪代码示例
String keyToCheck = "keyToCheck";

if (bloomFilter.mightContain(keyToCheck)) {
    // Key可能存在于数据集中，查询缓存和数据库
    if (cache.get(keyToCheck, k -> null) != null) {
        // 返回缓存中的值
    } else {
        // 查询数据库，并将结果存入缓存
    }
} else {
    // Key肯定不存在于数据集中，避免查询缓存和数据库
    // 可以采取一些其他逻辑，例如直接返回空值
}

这些示例使用了Guava Cache和Guava的布隆过滤器，你可以根据你的实际需求选择其他缓存库和布隆过滤器的实现。在实际应用中，请确保导入相应的库并根据项目的需求进行调整。

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进一步优化系统性能的建议

1. 定期清理过期缓存

   • 实现一个定期任务或后台进程，清理过期的缓存键，确保缓存中不包含不必要的数据。

2. 监控和日志

   • 部署监控系统以跟踪缓存命中率、缓存大小和布隆过滤器性能。
   • 记录缓存失效的事件，以便进行故障排除和性能分析。

3. 合理设置布隆过滤器参：

   • 根据实际情况调整布隆过滤器的容量和误报率，以平衡内存占用和查询性能。

4. 使用分层缓存

   • 将缓存划分为多个层次，例如，使用内存缓存和持久性缓存。这可以提高系统的整体灵活性和性能。

5. 实现异步加载

   • 在缓存未命中时，可以考虑异步加载数据并更新缓存，以减少请求的响应时间。

6. 优化数据库查询

   • 确保数据库查询是高效的，可以使用索引、查询优化和数据库缓存来提高查询性能。

7. 负载均衡

   • 使用负载均衡策略，确保系统的负载分布均匀，避免单一节点的过载。

8. 缓存预热

   • 在系统启动或服务扩展时，预先将一些常用的数据加载到缓存中，以减少缓存未命中的概率。

9. 错误处理和恢复机制

   • 实现有效的错误处理和系统恢复机制，以应对意外故障和异常情况。

这些建议综合考虑可以进一步提高系统的性能和稳定性。在实施这些优化时，请根据具体情况谨慎调整参数和策略，以确保系统的可维护性和可扩展性。