防范Redis缓存穿透确保稳定高效的缓存方案（redis缓存穿透方案）

防范Redis缓存穿透：确保稳定高效的缓存方案

缓存是提升系统性能的重要手段，Redis作为业内最常用的缓存组件之一，极大地提升了系统的响应速度和吞吐能力。但是，缓存穿透问题却经常出现，导致系统性能下降，甚至瘫痪。本文将介绍缓存穿透原因，以及如何使用Redis实现防范缓存穿透的缓存方案。

一、缓存穿透的原因

缓存穿透指的是攻击者通过恶意访问不存在于缓存中的数据，在每次请求中都会穿透缓存，绕过缓存直接访问数据库，从而导致请求频繁访问数据库，系统性能下降的现象。

造成缓存穿透现象的原因主要有以下几个方面：

1、查询不存在或非法数据

2、攻击者通过构造攻击数据，直接访问数据库

3、大量并发请求导致缓存雪崩，造成缓存失效

二、Redis如何防范缓存穿透

对于缓存穿透问题，我们可以使用以下措施进行防范：

1、布隆过滤器

布隆过滤器是一种高效的数据结构，可以用于判断一个元素是否存在于集合中。在缓存层面，我们可以使用布隆过滤器对请求进行预检查，如果请求的key不存在于Redis缓存中，则直接返回，不再对数据库进行查询操作，从而防范缓存穿透。

以下是布隆过滤器的使用代码：

“`python

import redis

from pybloomfilter import BloomFilter

def bloom_filter(redis_conn):

bfilter = BloomFilter(1000000, error_rate=0.001)

for key in redis_conn.keys():

bfilter.add(key)

def get(key):

if key not in bfilter:

return None

return redis_conn.get(key)

return get

redis_conn = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)

bloom_conn = bloom_filter(redis_conn)

value = bloom_conn(‘test_key’)

2、缓存空对象

对于查询不存在于数据库中的key，我们可以将其对应的value设置为空对象存储至Redis中。当有请求访问不存在的key时，直接返回空对象，从而防范缓存穿透。空对象的缓存时间可以设置短一些（比如1分钟），避免过多的占用缓存容量。

以下是缓存空对象的使用代码：

```python
data = redis_conn.get('test_key')
if data:
    return data
else:
    redis_conn.setex('test_key', 60, '')
    return ''

3、热门数据缓存

对于经常被访问的数据，可以将其缓存时间设置长一些（比如10分钟、30分钟等），提前加载至Redis中，从而保证热门数据的命中率，减少数据库查询次数，提高系统性能。

以下是热门数据缓存的使用代码：

“`python

data = redis_conn.get(‘hot_data_key’)

if data:

return data

else:

hot_data = get_hot_data_from_database()

redis_conn.setex(‘hot_data_key’, 600, hot_data)

return hot_data

三、结语

缓存穿透是Web系统中的常见问题，可以通过使用布隆过滤器、缓存空对象和热门数据缓存等措施进行防范。Redis提供了高性能的缓存方案，开发人员需要根据业务需求进行适当的调整和优化，以确保稳定高效的缓存方案。