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今天咱们聊聊一个在高并发系统中非常关键的安全防护话题：如何防止恶意ID查询攻击。 恶意查询攻击的威胁 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的攻击场景： 攻击者通过脚本不断查询不存在的用户ID，每次查询都直达数据库 恶意用户批量查询不存在的商品ID，消耗数据库资源 刷单机器人查询大量不存在的订单ID，试图探测系统漏洞 爬虫程序恶意查询系统中的各种资源ID 这类攻击虽然看似简单，但威力不容小觑。当攻击者使用大量不存在的ID进行查询时，由于缓存穿透，每次请求都会打到数据库，可能导致数据库压力过大甚至宕机。 布隆过滤器的解决方案 什么是布隆过滤器 布隆过滤器是一种概率型数据结构，它可以告诉你"某样东西一定不存在"或"可能存在"。它的工作原理类似于一个筛子，能够快速过滤掉明显不存在的数据请求。 为什么选择布隆过滤器 相比传统的缓存方案，布隆过滤器有以下优势： 空间效率高：比存储实际数据节省大量空间 查询速度快：O(k)时间复杂度，k为哈希函数个数 防穿透效果好：能有效过滤不存在的数据查询 误判率可控：通过调节参数控制误判率 核心实现方案 1. 布隆过滤器实现 @Component pu....

相信很多小伙伴都遇到过这样的问题：线上系统运行得好好的，突然Redis挂了，结果整个系统都跟着瘫痪，用户体验直线下降。那么，有没有什么办法能让系统在Redis故障时依然保持稳定运行呢？答案就是多级缓存架构！ 为什么需要多级缓存？ 先来说说我们面临的现实问题。在高并发系统中，缓存是必不可少的组件，它能显著提升系统性能。但单点的缓存服务存在风险，一旦缓存服务宕机，大量请求会直接打到数据库上，造成数据库压力剧增，甚至可能导致整个系统崩溃。 举个例子，如果你的电商系统中，商品详情页的访问量很大，平时都走Redis缓存，一旦Redis不可用，所有请求都会直接访问数据库，很可能瞬间就把数据库拖垮了。 这时候，多级缓存就派上用场了。通过构建多级缓存体系，我们可以实现缓存的高可用性，即使某一级缓存出现问题，其他层级的缓存依然可以提供服务，从而保障核心接口的可用性。 多级缓存架构设计 我们的解决方案是构建一个包含Redis远程缓存和本地缓存的多级缓存架构： L1缓存（本地缓存）：使用Caffeine作为本地缓存，速度快，访问延迟极低 L2缓存（远程缓存）：使用Redis作为分布式缓存，容量大，可共享 ....

高频接口的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 用户头像、商品信息等数据被频繁访问 同一个接口在短时间内被大量重复调用 数据库压力过大，响应时间越来越长 服务器CPU和内存使用率居高不下 特别是对于一些热点数据，如果没有合理的缓存策略，很容易成为系统瓶颈。今天我们就来聊聊如何用Spring Cloud Gateway + 本地缓存 + Redis构建一个高效的多级缓存体系。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何通过多级缓存架构大幅提升高频接口的响应速度。 核心思路是： 多级缓存：结合本地缓存和Redis，实现就近访问 缓存穿透防护：防止恶意请求击穿缓存 缓存更新策略：确保数据一致性 性能监控：实时监控缓存命中率 多级缓存架构设计 1. 本地缓存：Caffeine 本地缓存是最接近应用的缓存层级，访问速度最快。我们选用Caffeine作为本地缓存组件： @Configuration public class CacheConfig { @Bean public Cache<String, Object> localCache() { return ....

Redis作为分布式缓存的明星选手，确实为我们的系统提供了强大的性能支持。但在某些场景下，Redis反而成了性能的瓶颈： 网络延迟：每次访问Redis都需要经过网络请求，即使在内网，延迟也在1-2ms左右 序列化开销：对象需要序列化和反序列化，增加了CPU开销 连接池限制：Redis连接池有最大连接数限制，高并发下容易成为瓶颈 带宽限制：大量缓存访问可能占用网络带宽 今天，我们就来聊聊如何用Caffeine这个本地缓存神器，来解决Redis的性能瓶颈问题。