Redis穿透决灭雪崩，双赢互利（redis穿透、雪崩）

Redis穿透决灭雪崩，双赢互利！

Redis是目前常用的缓存工具之一，它的高性能和可靠性使得它得到了广泛的应用。然而，Redis在应用过程中也存在着一些问题，其中一个比较严重的问题就是Redis雪崩。雪崩是指在某个时间点，缓存集中失效，导致大量请求到达数据库，数据库瞬间压垮，整个系统瘫痪的情况。本文将从Redis穿透开始介绍如何解决Redis雪崩问题。

一、穿透导致的雪崩

Redis在使用时，一般会设置好缓存时间，避免大量请求同时打到数据库。但是，如果出现黑客攻击或者非法请求，就可能会导致缓存失效，大量请求打到数据库，从而引起雪崩问题。仿照一下代码模拟一下问题的演化过程。

“`python

import redis

import time

def get_data(key):

# 尝试从Redis获取数据

data = redis.get(key)

if data is None:

# 从数据库中获取数据

data = db.get(key)

# 写入Redis，设置过期时间

redis.setex(key, 3600, data)

return data

# 模拟雪崩

while True:

for i in range(10000):

get_data(i)

# 休眠1小时

time.sleep(3600)

在上述代码中，我们会不停的调用`get_data`函数，如果Redis缓存中没有数据，则从数据库中获取，并写入Redis缓存。这段代码看起来没有问题，但是，如果同时有大量请求打到缓存，就有可能出现高并发的问题，从而导致Redis缓存失效，大量请求打到数据库。

二、缓存穿透的解决方案

对于缓存穿透问题，有一种常见的解决方案是使用“布隆过滤器”。布隆过滤器是一种数据结构，它可以用来判断某个元素是否存在于集合中，而且具有空间效率和查询时间都比较快的特点，通常用来解决大数据量的查重问题。

在使用布隆过滤器时，我们需要先创建一个布隆过滤器实例，并将所有的合法请求都存储到里面。然后在处理请求时，先使用布隆过滤器来过滤非法请求。如果请求被布隆过滤器拦截了，则直接返回；否则才继续走缓存和数据库的流程。

```python
from pybloom_live import BloomFilter
# 创建布隆过滤器实例
bf = BloomFilter(capacity=100000000, error_rate=0.001)
def get_data(key):
    # 先使用布隆过滤器过滤非法请求
    if key not in bf:
        return None
    # 尝试从Redis获取数据
    data = redis.get(key)
    if data is None:
        # 从数据库中获取数据
        data = db.get(key)

        # 写入Redis，设置过期时间
        redis.setex(key, 3600, data)
    return data

# 将所有合法请求都添加到布隆过滤器中
for i in range(10000):
    bf.add(i)

# 模拟雪崩
while True:
    for i in range(10000):
        get_data(i)
    # 休眠1小时
    time.sleep(3600)

三、缓存雪崩的解决方案

除了缓存穿透问题之外，Redis还有另外一个严重的问题——缓存雪崩。缓存雪崩是指由于大量的缓存数据同时失效，导致大量请求打到数据库，造成数据库瞬间压力巨大，整个系统崩溃。缓存雪崩的解决方案一般有两种，一种是手动设置缓存过期时间的随机性，另一种是加入互利的双决策方案。

在手动设置缓存过期时间的随机性解决方案中，我们可以手动设置缓存的过期时间，但是需要注意的是，过期时间必须要有一定的随机性，不同的缓存对象要设置不同的过期时间，以防止它们在同一时间点失效，引发大量请求打到数据库的问题。

在双决策方案中，我们可以将缓存对象分成两类——“冷数据”和“热数据”，冷数据指的是不经常被访问的数据，热数据则是经常被访问的数据。对于热数据，我们可以设置较长的缓存时间，以便快速响应请求。对于冷数据，我们可以采用“懒惰加载”的方式，即只有当第一次请求到达时，才去读取数据库中的数据，并放入缓存中，然后设置较短的缓存时间，防止它占用过多的缓存空间。

“`python

def get_data(key):

# 尝试从Redis获取数据

data = redis.get(key)

if data is None:

# 从数据库中获取数据

data = db.get(key)

# 判断数据是否是热数据

if is_hot_data(key):

# 写入Redis，设置较长的过期时间

redis.setex(key, 3600, data)

else:

# 写入Redis，设置较短的过期时间

redis.setex(key, 60, data)

return data

# 判断是否是冷数据

def is_cold_data(key):

return key % 2 == 0

# 判断是否是热数据

def is_hot_data(key):

return not is_cold_data(key)

# 模拟雪崩

while True:

for i in range(10000):

get_data(i)

# 休眠1小时

time.sleep(3600)

双决策方案的另外一个优点是可以保证系统的可用性。当缓存中所有的热数据同时失效时，系统仍然可以快速响应请求。

对于Redis雪崩问题，需要结合实际情况选择不同的解决方案。当然，在日常工作中，我们还需要注意其他一些和Redis和缓存相关的问题，例如Redis主从同步延迟、Redis持久化、缓存数据一致性等。只有熟悉了这些问题，并采取相应的措施，才能保证系统的稳定性和高可用性。