利用Redis增强穿透算法及其随机值设置（redis穿透随机值设置）

利用Redis增强穿透算法及其随机值设置

在互联网时代，随着大数据时代的到来，数据的安全以及快速读取已经成为了企业的核心竞争力之一。在数据的读取过程中，穿透算法一直是最为有效的一种算法，但是传统的穿透算法在单机上的效果有限。因此，为了增强穿透算法的效率，我们可以引入Redis作为缓存，以此实现缓存数据的快速提取，并在此基础上加入随机数的设置，从而增强安全性。

我们需要了解什么是穿透算法。穿透算法是最基本的一种防止缓存穿透的算法，其核心思想是：在查询缓存的时候，如果发现缓存中没有数据，则直接让其返回 null 或者空。(从而避免了对数据库的过多访问) 但是这样做也有一个缺点，就是攻击者可以通过构造不存在的key，不断地刷请求，这样一来服务器就会不断地去查询数据库，导致数据库有可能会崩溃或者因为卡顿而影响整个系统的效率。因此，在此基础上需要引入Redis作为缓存，可以有效提升穿透算法的效率。

我们可以引入随机数的设置，进一步增强系统的安全级别。在传统的穿透算法中，查询缓存时返回null的话，就会有一个漏洞从而有风险被攻击者利用。攻击者可以伪造多个请求，从而不断地向数据库进行访问，这样的话服务器就会消耗大量的资源，并且会使得数据库的性能降低。在此基础上就需要加入随机数的设定。比如，在redis中存储每次访问数据库(key存在但是value为空)的时间，之后在程序中判断当前时间和存储时间之间的差值来得知是否进行了攻击。而随机过期时间则可以使用Redis内嵌的expire进行设置。

下面，我们来看一下如何利用Redis实现穿透算法。

“`python

import redis

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

def get_data_from_redis(key):

data = redis_client.get(key)

if data:

print(“Get data from redis”)

return data

return None

def set_data_to_redis(key, data):

redis_client.set(key, data)

redis_client.expire(key, 10)

def get_data_from_db(key):

data = query_data_from_db(key)

if data:

set_data_to_redis(key, data.encode(‘utf-8’))

print(“Get data from db”)

return data

上面的代码中，我们首先通过get_data_from_redis函数从Redis中获取数据，如果获取到了数据则直接返回，否则通过get_data_from_db函数来获取数据。如果从数据库得到了数据，则将数据存储到Redis中，并且设置一个随机过期时间(在上面代码中设定了10秒钟过期时间)。这样一来，下次如果有查询缓存的请求的话，则直接从Redis中获取，而不需要经过长时间的等待。这样可以有效地提高系统的效率，减少对数据库的访问。

另外，在进行随机过期时间设置方面，我们可以使用redis的内置函数来设置过期时间。如下所示：

```python
redis_client.set(key, data)
redis_client.expire(key, 10)

上面的代码中，我们首先通过set函数将待缓存的数据存储到redis中。之后，使用expire函数来设置缓存的过期时间(在此代码中，设定了10秒钟过期时间)。这样一来，如果数据在规定的时间内没有被查询过，那么就会被自动从缓存数据库中删除。

综上所述，利用Redis增强穿透算法，并且加入随机过期时间的设置，可以有效提高系统的效率，减少对数据库的访问。同时，加强了系统的安全性，防止恶意攻击从而导致服务的中断。这是一个十分优秀的算法设计，广大企业可以借鉴这种方式来增强系统的效率。