深度剖析破解Redis的缓存穿透困局（redis的缓存穿透）
深度剖析：破解Redis的缓存穿透困局
Redis是一种非常流行的NoSQL数据库，被广泛用作缓存服务器，以提高Web应用程序的性能和响应速度。遗憾的是，Redis缓存穿透问题对于任何应用程序来说都是一种极大的风险，因为它可能导致大量无用的请求以及额外的系统负载。这个问题的解决方案是困难的，但并非不可能。本文深入剖析Redis缓存穿透问题的根源，并介绍如何破解这个困局。
Redis缓存穿透问题的根源
缓存穿透是指当应用程序尝试查找不在缓存中的对象时，它将向后端数据库发出一次查询请求。如果这个对象在数据库中不存在，将会返回空结果。这会导致相同的请求不断去查询后端数据库，增加系统负担。此外，存在一些攻击者会有意访问一些不存在的键，从而导致缓存级别和后端数据库都遭到淹没。
造成缓存穿透的主要原因是缓存键（例如，在使用Redis时使用的键）缺乏数据输入验证和控制。某些恶意用户可能会发送显然不存在的键，从而导致缓存服务尝试查找不存在的对象。此后，由于Redis并没有在没有找到键的情况下执行任何额外的判断，因此每个无效缓存键请求都会导致选择的阀值返回空结果。
如何破解Redis缓存穿透困局
要解决这个问题，应用程序需要执行以下操作：
1. 限制缓存键的值：在将任何数据存储在缓存服务器上之前，请验证其输入是否正确。例如，可以使用正则表达式来检查缓存对象的名称是否包含无效字符或长度是否在合理范围内。
“`python
import re
def validate_key(key):
if not re.match(r’^[A-Za-z0-9_\-]*$’, key):
return False
if len(key) > 255:
return False
return True
2. 如果Redis没有命中缓存，说明不存在这个key，不应该直接返回None，而是应该将这个key对应的值设置为一个固定失效时间的空值，避免反复请求。
```pythonimport redis
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def get_from_cache(key): value = redis_client.get(key)
if value is None: redis_client.setex(key, 60*5, "") # 设置固定失效时间的空值
return value
3. 使用Bloom Filter缓存预先计算的结果，此外，还可以使用双重检查锁定模式来防止Bloom过滤器中的假阴性。
“`python
from pybloom_live import BloomFilter
class CachedService():
def __init__(self, redis_client):
self.redis_client = redis_client
self.bloom_filter = BloomFilter(capacity=1000000, error_rate=0.001)
self.lock = threading.Lock()
def get_user(self, user_id):
if user_id in self.bloom_filter:
# filter false positives
with self.lock:
if user_id in self.bloom_filter:
return None
user = self.redis_client.get(user_id)
if user is None:
user = db.get_user(user_id)
if user:
self.redis_client.setex(user_id, 60 * 60, user)
self.bloom_filter.add(user_id)
return user
结论
Redis缓存穿透问题是一种普遍存在的问题，但存在多种解决方案。在本文中，我们介绍了一些流行的技术来避免缓存穿透问题，如输入验证和控制，固定失效时间空值，Bloom Filter缓存预先计算的结果以及防止Bloom过滤器中的假阴性。这些方法不仅可以解决Redis缓存穿透问题，而且可以使您的应用程序更安全和可靠。
