最近在搞一个 Spring Boot 的电商 API，负责查询商品详情，数据先从 Redis 查，查不到再去 MySQL 捞。本来跑得好好的，结果上线没几天，高峰期数据库 CPU 直接飙到 90%，请求响应慢得跟乌龟爬似的，偶尔还报 500 错误。这缓存穿透的坑让我折腾了一宿，今天把这破事儿记下来，给你讲讲咋搞定的！

 端点，查商品详情，先从 Redis 取，key 是 

，没命中就去 MySQL 查，然后把结果塞回 Redis。正常情况，响应 50ms 搞定。但高峰期，Grafana 报警，MySQL 的 QPS（每秒查询数）飙到 5000，CPU 占用 90%，响应时间涨到 2 秒，部分请求直接 500 错误。Redis 的命中率从 95% 掉到 60%，明显不对劲。

 在测试环境模拟 100 并发，请求 

（一个不存在的 ID），发现 MySQL 每次都被怼，Redis 完全没用。换几个真实 ID，命中率正常，说明问题出在无效 ID 的请求。日志里全是 MySQL 的 

 没返回数据，怀疑是缓存穿透。

@RestController
@RequestMapping("/product")
public class ProductController {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Product> redisTemplate;
    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;

    @GetMapping("/{id}")
    public Product getProduct(@PathVariable Long id) {
        String key = "product:" + id;
        Product product = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (product != null) {
            return product;
        }
        product = productRepository.findById(id).orElse(null);
        if (product != null) {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, product, 1, TimeUnit.HOURS);
        }
        return product;
    }
}

逻辑简单：Redis 查不到就去数据库，查到再缓存。但问题来了，如果客户端恶意请求一堆不存在的 ID，每次都直怼数据库，Redis 啥也没干。

 查 MySQL，确认无效查询占了 70% 的 QPS，数据库被这些“空查询”拖垮了。

查了资料，经典缓存穿透：大量无效请求绕过缓存，直接打到数据库。解决方案有布隆过滤器或缓存空结果。我先试了缓存空结果，简单点。

考虑用布隆过滤器，但实现复杂，维护成本高。决定先用空结果缓存，再结合限流防止恶意请求。

改了代码，缓存空结果，并加了请求限流：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.logging.Logger;

@RestController
@RequestMapping("/product")
public class ProductController {
    private static final Logger logger = Logger.getLogger(ProductController.class.getName());
    private static final String NULL_CACHE = "NULL";

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;

    @GetMapping("/{id}")
    public Product getProduct(@PathVariable Long id) {
        String key = "product:" + id;
        logger.info("Querying Redis for key: " + key);
        
        Object cached = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (cached != null) {
            if (cached.equals(NULL_CACHE)) {
                logger.warning("Cache hit: null result for " + id);
                return null;
            }
            return (Product) cached;
        }

        Product product = productRepository.findById(id).orElse(null);
        if (product != null) {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, product, 1, TimeUnit.HOURS);
            logger.info("Cached product for ID: " + id);
        } else {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, NULL_CACHE, 5, TimeUnit.MINUTES);
            logger.info("Cached null result for ID: " + id);
        }
        return product;
    }
}

加了 Spring Boot 的限流配置，用 

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"
spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: product_route
        uri: lb://product-service
        predicates:
        - Path=/product/**
        filters:
        - name: RequestRateLimiter
          args:
            redis-rate-limiter.replenishRate: 10
            redis-rate-limiter.burstCapacity: 20

logger.info("Querying Redis for key: " + key);

修完后，Redis 命中率回到 98%，MySQL QPS 降到 500，响应时间稳定在 60ms，500 错误没了。这坑让我对缓存策略和防御性编程有了新体会，生产环境果然是最好的练兵场！

Spring Boot Redis 缓存穿透把数据库干趴下的血泪史

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数据库

架构设计

SpringBoot电商API遭遇缓存穿透问题，高峰期MySQL CPU飙升至90%。通过缓存空结果和请求限流优化，Redis命中率回升至98%，MySQL QPS降至500，响应时间稳定在60ms。分享Redis+MySQL架构下的缓存穿透解决方案与生产环境实战经验。

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