Redis的穿透和击穿如何确保服务正常运行(redis的穿透和击穿)
Redis的穿透和击穿:如何确保服务正常运行
Redis是一种开源的NoSQL内存数据库,常用于缓存数据和加速访问速度。然而,由于缓存穿透和击穿等问题,Redis的服务可用性不稳定,可能会使整个系统发生故障。本文将介绍Redis的穿透和击穿问题,并提供几种方法来确保Redis服务的正常运行。
Redis的穿透问题
穿透指的是用户请求的数据在缓存中不存在,并且也无法使用查询数据库返回结果。攻击者可以通过搜索随机ID来故意制造不存在的数据,以此使Redis服务器在查询数据库时不断重试,最终导致系统崩溃。解决这个问题的方法是缓存缺少的键。下面是一段示例代码:
CACHE_TIME = 300 #缓存时间设置为5分钟
def get_data_with_cache(id): data = None
cache_data = cache.get(id) #从缓存中读取数据 if cache_data: #缓存中存在此ID的数据
data = json.loads(cache_data) else: #缓存中不存在此ID的数据
data = query_data_from_db(id) #从数据库中读取数据 if data: #如果从数据库中读取到了数据
cache.set(id, json.dumps(data), CACHE_TIME) #将数据存入缓存 return data
在上述代码中,如果从数据库中读取到数据,就将其存入缓存,并设置缓存时间,从而避免了缓存穿透问题。
Redis的击穿问题
击穿指的是一个高并发请求同时访问同一个缓存的问题。在这种情况下,当缓存中的键过期或被删除时,所有请求都会被路由到数据库上,导致数据库和缓存服务器的压力急剧上升。这可能导致系统崩溃。为了解决这个问题,可以使用互斥锁或热门数据预加载的方法。
使用互斥锁的方法是:当一个请求正在更新缓存时,其他请求将被挂起,等待缓存更新完成。以下是一段互斥锁代码的示例:
def get_data_with_cache(id):
data = None cache_data = cache.get(id) #从缓存中读取数据
if cache_data: #缓存中存在此ID的数据 data = json.loads(cache_data)
else: #缓存中不存在此ID的数据 lock_id = "lock_%s" % id
acquire_lock = cache.add(lock_id, "locked", CACHE_TIME) if acquire_lock: #获取锁成功
data = query_data_from_db(id) #从数据库中读取数据 if data: #如果从数据库中读取到了数据
cache.set(id, json.dumps(data), CACHE_TIME) #将数据存入缓存 else: #获取锁失败,说明其他请求正在更新缓存
time.sleep(0.1) get_data_with_cache(id) #递归调用get_data_with_cache函数
return data
在上述代码中,如果获取锁成功,就从数据库中读取数据,并将其存入缓存。如果获取锁失败,说明其他请求正在更新缓存,就等待一段时间后再次尝试获取锁。这样可以避免多个请求同时更新缓存的问题。
另一种解决方法是热门数据预加载。在程序启动时,先将热门数据加载到缓存中,从而避免缓存被大量请求同时访问的情况。以下是一段热门数据预加载的示例代码:
def load_popular_data_to_cache():
popular_data = query_popular_data_from_db() #从数据库中读取热门数据 for data in popular_data:
cache.set(data["id"], json.dumps(data), CACHE_TIME) #将数据存入缓存
if __name__ == "__mn__": load_popular_data_to_cache() #在程序启动时加载热门数据到缓存中
在上述代码中,程序启动时会调用load_popular_data_to_cache函数,从数据库中读取热门数据,并将其存入缓存。这样,当有大量请求同时访问缓存时,热门数据已经被预加载到缓存中,从而避免了缓存被击穿的问题。
结论
为了确保Redis服务的正常运行,需要避免缓存穿透和击穿问题。对于缓存穿透问题,可以使用缓存缺少的键的方法避免。对于缓存击穿问题,可以使用互斥锁或热门数据预加载的方法避免。这些方法可以帮助我们克服Redis服务的可用性问题,提高整个系统的稳定性和可靠性。