Redis穿透从代码到实现（redis穿透代码）

Redis穿透：从代码到实现

Redis是一个开源的内存数据存储系统，它可以存储key-value键值对，并提供多种数据结构操作。作为一个高效的缓存框架，Redis在互联网系统中广泛应用。但是，Redis在处理高并发时，可能会面临Redis穿透（Redis Cache Penetration）的问题。本文将介绍Redis穿透的概念，并演示如何通过相关代码来实现防止Redis穿透。

1. Redis穿透的概念

Redis穿透是指在查询一个不存在的key时，由于缓存层和数据库层都没有相应的数据，因此每次的请求都落在数据库上，并导致数据库的压力增大。在高并发的情况下，过多的未命中查询对数据库的压力会很大，从而可能导致数据库宕机。因此，解决Redis穿透问题对于确保系统的高可用性至关重要。

2. Redis穿透的原因

Redis穿透的原因通常是由于攻击者利用了缓存层和数据库层之间的空缺，通过恶意构造的请求使得查询的key在缓存层和数据库层均没有相应的数据。这时，系统为了响应请求仍然会去查询数据库，导致数据库的压力增大，从而引起Redis穿透的问题。

下面是一个简单的示例代码，可以模拟Redis穿透的情况:

“`python

import redis

# 连接Redis

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

# 查询不存在的key

r.get(‘not_exist’)

在以上代码中，我们让Redis去查询一个不存在的key，虽然这时Redis缓存层和数据库层都没有相应的数据，但是Redis仍然会去查询数据库，不断进行未命中查询，导致Redis穿透的问题进一步加剧。

3. 解决Redis穿透的方法

针对Redis穿透的问题，目前有多种解决方法，如下所示:

3.1 布隆过滤器（Bloom Filter）

布隆过滤器是一种基于位图的数据结构，可用于快速检测一个元素是否存在集合中。在防止Redis穿透中，可以将所有可能存在的key进行哈希映射，得到一系列哈希值，然后将哈希值映射到一个位图中。当进行查询时，可以通过位图判断是否存在此key，如果不存在，则直接返回不进行数据库查询即可。下面是一个示例代码：

```python
import redis
from pybloom_live import BloomFilter

# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 创建布隆过滤器
bf = BloomFilter(capacity=1000000, error_rate=0.001)
# 将存在的key添加到布隆过滤器中
bf.add('key1')
bf.add('key2')

# 查询可能存在和不存在的key，并通过布隆过滤器判断是否存在
if 'key1' in bf:
    val = r.get('key1')
elif 'not_exist' in bf:
    val = None
else:
    # 进行数据库查询，并将结果添加到布隆过滤器中
    val = db.get('not_exist')
    if val is not None:
        bf.add('not_exist')

在以上代码中，我们使用布隆过滤器进行Redis穿透的防护。我们将所有可能存在的key添加到布隆过滤器中，然后在查询时，先通过布隆过滤器判断是否存在此key，如果不存在则直接返回，不进行数据库查询；否则再进行数据库查询，并将结果添加到布隆过滤器中，以便下一次查询时可以快速判断。

3.2 缓存空值

在缓存空值的方案中，可以针对所有可能存在的key在Redis中存储一个空值，当查询到这些key时，Redis会直接返回空值，避免直接查询数据库。下面是一个简单的示例代码：

“`python

import redis

# 连接Redis

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

# 缓存空值

r.set(‘not_exist’, ”, ex=60)

# 查询可能存在和不存在的key

val = r.get(‘key1’)

if val is None:

val = r.get(‘not_exist’)

在以上代码中，我们使用Redis缓存空值的方式来解决Redis穿透问题。我们首先将所有可能存在的key在Redis中存储一个空值，然后在查询时，如果查询到了空值，则直接返回空值而不进行数据库查询。这种方式可以在一定程度上解决Redis穿透的问题，但是仍然有可能会出现攻击者通过特殊构造的key来绕过空值缓存的问题。

3.3 限制请求频率

在限制请求频率的方案中，可以通过限制一定时间内同一IP发送的请求次数来减缓Redis穿透的压力。下面是一个简单的示例代码：

```python
import redis
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 获取IP地址
ip = request.remote_addr
# 判断IP地址是否存在于Redis中，如果不存在则进行请求计数
if not r.exists(ip):
    r.set(ip, 1, ex=60)
else:
    # 进行请求计数
    count = r.get(ip)
    if count >= 10:
        # 如果请求频率超过限制，则直接返回错误提示
        return 'Too many requests'
    else:
        r.incr(ip)

在以上代码中，我们使用Redis进行请求计数来限制请求频率。我们在每个请求中获取请求的IP地址，并在Redis中将IP地址作为key存储，同时设置过期时间为60秒。当同一IP再次发送请求时，我们先查询Redis中是否存在此IP地址，如果不存在则进行请求计数并将IP地址存储到Redis中，否则再对请求计数进行判断，如果请求频率超过限制则直接返回错误提示。

综上，本文介绍了Redis穿透的概念和原因，并针对Redis穿透提出了多种解决方案。通过以上代码的演示，我们可以更好地理解如何实现防止Redis穿透的方案，从而更好地保障系统的高可用性。