Redis助力穿透布隆过滤器抗访问风暴（redis穿透布隆过滤器）

Redis助力穿透布隆过滤器抗访问风暴

在互联网技术的发展和应用中，随着数据量的急剧增加和攻击手段的不断升级，如何保障服务的可靠性和安全性成为了一项非常重要的工作。而对于Web服务而言，恰恰又容易遭受恶意访问的攻击，如流量攻击、爆破攻击以及穿透攻击等。其中，穿透攻击是利用伪造的请求不断进行恶意访问，绕过缓存得到真实数据的方式，从而极大消耗系统资源，造成服务瘫痪的情况。

为了解决穿透攻击，一种常见的方式是布隆过滤器，通过哈希函数和bit数组把访问请求映射到一个位数组中，快速判断该请求是否在缓存中。然而，布隆过滤器不仅存在误判率，而且大小固定难以动态调整，当访问命中率较低时，还容易造成缓存击穿的问题。

解决布隆过滤器的缓存击穿问题，可以采用Redis实现二次缓存的方式。首先在布隆过滤器中判断某个请求是否存在，如果存在则直接从Redis中获取结果。如果不存在则直接返回结果，并把结果存入Redis中供下次使用。

代码实现：

const express = require('express')
const Redis = require('ioredis')
const app = express()
const redis = new Redis()

// 初始化布隆过滤器
const BloomFilter = require('bloom-filter')
const filter = BloomFilter.create(100000, 0.1)

// 模拟一个接口
app.get('/data', async (req, res) => {
  // 先判断该请求是否存在于布隆过滤器中
  const exist = filter.test(req.query.id)
  if (exist) {
    // 如果存在，直接从Redis中获取数据
    const data = awt redis.get(req.query.id)
    res.send(`data: ${data}`)
  } else {
    // 如果不存在，则返回默认数据，并把数据存入Redis中
    const data = 'default'
    redis.set(req.query.id, data)
    filter.add(req.query.id)
    res.send(`data: ${data}`)
  }
})
app.listen(3000, () => {
  console.log('服务器启动成功')
})

在实际应用中，还需要注意以下几点：

1. 布隆过滤器的位数组大小需要预估相应的数据量，放在Redis中的缓存则需要注意设置过期时间，防止缓存雪崩。

2. Redis本身是单线程模型，建议采用连接池工具（如ioredis）提升连接效率和稳定性。

3. 如果网站的数据比较敏感或对错误率要求较高，则需要对布隆过滤器的误差率进行分析和调整，或者采用其他的可靠缓存方案。

布隆过滤器结合Redis的二次缓存方案，可以很好地解决穿透攻击和缓存击穿的问题，提高服务器的访问效率。