Redis缓存解决穿透问题（redis缓冲穿透）

Redis缓存解决穿透问题

随着互联网业务的不断发展，访问量越来越大。在高并发环境下，我们需要尽可能地减少数据库的压力，提高业务效率。这时候可以考虑使用缓存技术，将一些热点数据存储到缓存中，减少数据库的查询次数。但是，如果攻击者恶意传入不存在于数据库中的数据，缓存查询肯定会失效，从而造成数据库访问压力增大，甚至直接导致宕机。这个问题被称为“缓存穿透”。

缓存穿透问题主要是由于缓存中没有相应的数据，又被频繁地查询造成的。攻击者可以通过不同的方式发送请求，例如传入负数的ID、超出ID范围的ID等等，来绕过缓存直接查询数据库，并不断发起请求使得系统不堪重负。

那么如何解决缓存穿透问题呢？以下是几种常用的方法：

1. 布隆过滤器

布隆过滤器可以用于快速检索一个元素是否在集合中，属于内存型的数据结构，通过将每个元素映射成一个二进制向量，并使用k个不同的哈希函数来进行检索。当某个请求进来时，首先将请求数据的一个特征值进行哈希映射，判断该特征值是否在布隆过滤器的数据集中。如果特征值在集合中，说明可能存在对应关系（可能性是误判），则可以进行数据库查询；如果不在，则可以直接返回请求不存在。

2. 缓存null值

在接收到数据请求时，如果发现该数据不存在于缓存中，可以将其对应的缓存值设置为null。当下一个请求继续查询该数据时，响应会直接返回null值，避免了不必要的查询操作。但是需要注意的是，如果数据库中没有该数据，这种方法会导致大量的null值保存在缓存中，占用大量的内存，应该设定一个过期时间来定时清除。

3. 缓存穿透标记

在查询请求发现数据库中不存在对应数据时，可以将其作为一个特殊的值存入缓存中。当再次查询该数据时，可以通过缓存中存储的特殊值判断此前是否曾经查询过该数据，如果是直接返回null；否则进行数据库查询。此方法可以避免缓存穿透问题，但需要在缓存中存储一个额外的标记，也会导致缓存占用更多的内存。

除了以上几种方法，还有一种比较常用的解决缓存穿透问题的方法，就是使用Redis缓存中的空值来进行解决。

以下是使用Redis缓存解决穿透问题的相关代码：

“`python

import redis

#连接redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

def get_data(key):

# 先从缓存中获取数据

result = r.get(key)

if result:

# 如果缓存中存在数据，则直接返回

return result

else:

# 如果缓存中不存在数据，则通过数据库查询数据

data = get_data_from_database(key)

if data:

# 如果查询到数据，则将数据存入缓存，设置过期时间

r.set(key, data, ex=60)

return data

else:

# 如果未查询到数据，则直接返回null值，并将其存入缓存

r.set(key, ‘null’, ex=60)

return None

def get_data_from_database(key):

# 模拟数据库查询函数，如果查询到数据则返回，否则返回None

pass

以上代码是一个简单的Python实现，其中使用了Redis缓存来解决穿透问题。如果缓存中存在对应数据，则直接返回数据；如果缓存中不存在数据，则进行数据库查询，查到数据则将其存入缓存中；未查询到数据则直接返回null值，并将其存入缓存中，同时设置一个过期时间，过期时间到了自动删除缓存。

通过使用Redis缓存，可以快速、简单地解决缓存穿透问题，提高系统效率。但在实际应用中，不同的业务场景和系统环境会对缓存大小、清理策略和缓存过期时间等方面提出不同的需求，需要具体问题具体分析，结合实际情况进行优化和调整。