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一、开场白：凌晨 01:47 的“幽灵峰值”
2024 年 3 月 18 日，某头部内容平台的监控大屏突然飘红：网关 502 比例从 0.01% 蹿至 17%，Redis 集群命中率仍保持 99.3%，数据库 CPU 却逼近 95%。值班同学第一反应是“有热点 key 过期”，但查看 Keyspace 后发现过期事件寥寥。十分钟后，根源浮出水面：攻击者利用“内容 ID 自增 + 随机偏移”的方式，瞬时灌入 2300 万个根本不存在的 ID，导致缓存穿透。本文以这次真实事件为蓝本，拆解百亿流量场景下穿透攻防的极限实践。
二、业务画像：内容 ID 的结构化特征
平台内容 ID 为 64 位 long，高 24 位是业务线，中 24 位是时间戳（天级），低 16 位是随机序列。合法 ID 总量约 120 亿，但每日新增仅 8000 万。攻击者只需在时间戳区间外随机生成，即可 100% 命中“不存在”。该特征决定了传统布隆过滤器难以覆盖全部 key 空间，必须引入“时间窗口 + 分片”策略。
三、第一道闸：网关层的“零成本”拦截
正则黑名单
在 Nginx 层加入 Lua 脚本，校验 ID 时间戳是否在未来 1 天或早于 90 天前，直接返回 400。该规则零内存占用，拦截 80% 的伪造流量。Token Bucket 限速
对“空结果”响应单独建桶，阈值设为正常用户均值的 5 倍，超过即滑块验证码。负反馈标记
连续触发 3 次空结果的用户 Cookie 打标，后续 10 分钟所有请求降级到“只读缓存”，禁止回源数据库。
四、第二道闸：Redis 侧的“分片布隆”
空间模型
120 亿 key 若用单层布隆，需要 14.4 Gb 内存，远超单机预算。采用“业务线分片 + 时间滚动”方案：每个业务线独享一个 64 Mb 的 Bloom Filter；
以“天”为单位滚动，过期 90 天的 filter 直接丢弃；
总内存占用 = 业务线数量 × 64 Mb ≈ 1.1 Gb。
并发写入
内容发布时同步写 MySQL 与布隆过滤器，写过滤器使用 Redis 的BF.ADD，失败时通过 MQ 补偿，保证最终一致。假阳性治理
假阳性概率 p=0.01%，每日误判 12 万请求。引入“二次确认”策略：过滤器返回存在时，先查 Redis，miss 后再查 MySQL；过滤器返回不存在时，直接返回 404。这样只有 12 万请求多一次 Redis 查询，成本可接受。
五、第三道闸：空值缓存的“动态 TTL”
分层 TTL
将空值缓存划分为 L1（Redis，30 秒）、L2（Caffeine 本地，5 秒）。L1 miss 后回源 DB，DB 返回空则写 L1 并携带 TTL=30 秒；L2 用于抗突发热点。TTL 自适应
引入 PID 控制器：输入：过去 1 分钟空结果 QPS 与数据库 CPU；
输出：TTL 在 5~300 秒之间动态调整；
目标：CPU 保持在 60% 以下，Nil Ratio 低于 2%。
实践表明，自适应后穿透峰值降低 92%，平均 TTL 收敛在 45 秒。
六、第四道闸：数据库侧的“最后一击”
空结果表
创建表fake_id_log(id bigint primary key, gmt_create datetime)，空结果写入该表，替代直接回主库。合并写
使用 MySQL 的INSERT IGNORE批量 1000 条，减少行锁冲突。异步回填
消费者发现空结果 ID 存在于正式表时，删除空结果记录并刷新缓存，闭环纠错。
七、演练与度量：如何证明防御有效
红蓝对抗
每月随机挑选 2 台云主机模拟攻击，工具可配置 QPS、ID 区间、随机度。对抗后输出三项指标：拦截率 = 1 - 到达数据库的请求 / 总攻击请求；
误杀率 = 正常请求被 404 的比例；
恢复时长 = 从攻击结束到系统指标恢复常态的用时。
影子过滤器
生产环境并行运行一套“影子布隆”，参数与正式完全一致，但只记录日志不拦截。对比两者指标，可量化假阳性漂移。混沌工程
利用 ChaosBlade 随机下线 30% Bloom 节点，验证剩余节点能否承担流量；同时观测 TTL 自适应算法的收敛速度。
八、踩坑日记：三次血与泪的教训
Lua 正则回溯
早期使用ngx.re.match贪婪模式，遇到 128 位超长 ID 时 CPU 爆涨，改为ngx.re.find非回溯后解决。过滤器重建抖动
某次全量重建布隆时，采用BF.LOADCHUNK，因网络抖动导致 3 秒阻塞，引发雪崩。后改为“滚动双缓冲”：新过滤器在后台构建，构建完成后原子替换。PID 控制器震荡
初期 PID 参数激进，TTL 在 5 秒和 300 秒之间来回跳，造成缓存颠簸。引入一阶滞后滤波后，曲线平滑。
九、尾声：穿透的尽头是成本博弈
在 120 亿 key 面前，100% 拦截是不经济的。最终目标是把穿透概率压到“可忽略”区间，同时保证内存、CPU、人力成本线性可控。经过 6 个月迭代，平台 Nil Ratio 稳定在 0.7%，误杀率 0.05%，单条请求新增 RT 0.8 ms，全年节省数据库费用 120 万元。幽灵仍在，但已被关进笼子。