解决Redis穿透的一致性问题（redis穿透一致性问题）
解决Redis穿透的一致性问题
Redis是一种开源的基于内存的数据结构服务器，常用于缓存、消息队列、应用程序数据库等方面，因为其快速、高效、易用而受到广泛关注。
然而，由于Redis的缓存数据存储在内存中，如果一个恶意用户发送一个不存在的请求，Redis就会从数据库中查询，这就产生了Redis穿透问题。如果出现了大量的不存在key的请求，就会对数据库、网络等资源造成大量的无用访问，甚至可能导致宕机。
为了解决Redis穿透问题，我们可以采用一些策略来提升Redis的一致性，如下：
1.布隆过滤器
布隆过滤器是一种空间效率高、误判率低的数据结构，它可以告诉你一个元素一定不在集合中或者可能在集合中。当Redis接收到一个请求时，先通过布隆过滤器判断key是否存在。如果不存在，直接返回不存在，减少了对数据库的查询。
import redis
from bitarray import bitarray
import mmh3
class BloomFilterRedis:
def __init__(self, host=’localhost’, port=6379, db=0, key=’bloomfilter’):
self.r = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
self.key = key
self.bit_size = self.r.strlen(key)
self.hash_count, self.bit_count = self.get_hash_count()
def add(self, value):
for seed in range(self.hash_count):
index = mmh3.hash(value, seed) % self.bit_count
self.r.setbit(self.key, index, 1)
def exist(self, value):
for seed in range(self.hash_count):
index = mmh3.hash(value, seed) % self.bit_count
if not self.r.getbit(self.key, index):
return False
return True
def get_hash_count(self):
bit_size = self.r.strlen(self.key)
hash_count = int(bit_size * 0.7 / (self.bit_count + 0.5))
bit_count = int(hash_count * (self.bit_count + 0.5) / bit_size)
return hash_count, bit_count
2.缓存空对象
当Redis在数据库中查询一个不存在的key时，可以把这个key写进Redis中，并把value设为null或空。这样下次查询的时候，如果Redis有这个key，就可以直接返回null或空，减少了对数据库的查询。常见的写空对象代码如下：
import redis
def get_data_from_redis(key):
r = redis.Redis()
result = r.get(key)
if result is not None:
# 缓存命中
if not result:
# Redis返回空对象
return None
else:
# Redis返回正常数据
return result
else:
# 从数据库取数据
result = get_data_from_database(key)
if result is None:
# 数据库中不存在该数据
r.setex(key, 60*60, ”)
return None
else:
# 把数据写入Redis
r.setex(key, 60*60, result)
return result
3.限流
限流是缓解Redis穿透问题的另一种方法。可以通过设置每秒最多请求Redis的次数或者请求的并发量，来避免大量无用的请求。
import redis
import time
def limit_requests(key, limit, expire):
r = redis.Redis()
n = r.incr(key)
if n == 1:
r.expire(key, expire)
if n > limit:
return False
else:
return True
def request():
if not limit_requests(‘req’, 10, 1):
# 请求被拒绝
return None
else:
# 处理请求
return get_data_from_redis(key)
总结
Redis是一种高效的缓存技术，但是在某些情况下可能会出现Redis穿透问题。为了避免这种问题影响系统的性能和稳定性，我们可以使用布隆过滤器、写空对象和限流等一致性策略，来提升Redis的安全性和可靠性。
