Redis穿透与雪崩防卫之道（redis的穿透与雪崩）

Redis穿透与雪崩：防卫之道

随着互联网应用的不断发展，缓存技术也变得越来越成熟，而Redis作为一款高性能的缓存软件，更是被广泛应用于各种场景。然而，由于Redis的特性和使用不当，会出现一些问题，如穿透和雪崩。为了避免这些问题的发生，我们需要有一些防卫的方法。

一、Redis穿透

Redis穿透是指一个恶意访问者故意访问一个缓存中不存在的键，导致缓存的失效。这个问题的根本原因是Redis缓存未能正确判断访问者访问的数据是否存在，导致每次都会去查询数据库，从而导致数据库压力过大。

当一个访问者不断访问不存在的键时，会频繁地请求数据库，这会导致数据库服务的瘫痪。为了避免Redis穿透，我们可以采用以下措施：

1. 采用布隆过滤器

布隆过滤器是一种高效的数据结构，可以用来检测一个元素是否在集合中。布隆过滤器可以有效地检测一个元素是否存在于缓存中，如果不存在，就可以直接返回，不需要访问数据库。

2. 对不存在的键进行缓存

当Redis发现一个键不存在时，可以将这个键和值都设置到缓存中，并设置一个较短的过期时间，比如5秒，避免重复访问。当再次请求这个键时，Redis就可以从缓存中直接获取数据。

二、Redis雪崩

Redis雪崩是指Redis缓存中大量的键同时过期，导致访问请求落到数据库上，造成数据库请求过载。这种情况通常是由于缓存服务宕机或者网络故障导致的。

为了避免Redis雪崩，我们可以采用以下措施：

1. 随机设置过期时间

在设置Redis缓存的过期时间时，可以使用一个随机的值，避免缓存中的键同时到期。比如，可以在5分钟到10分钟之间随机生成过期时间。

2. 采用异步刷新策略

可以采用异步刷新策略，在缓存中设置热数据的过期时间为1分钟，当数据过期时，异步更新数据。这样可以避免大量的请求落到数据库上。

3. 分布式架构

采用分布式架构可以降低Redis服务的压力，当某个Redis节点宕机时，可以用其他节点代替，避免服务宕机。

以上就是避免Redis穿透与雪崩的防卫之道。当然，还有其他的一些措施，如数据预取、限流、熔断等，都可以用来保障Redis服务的可用性和稳定性。在实际应用中，需要根据具体情况选择适当的措施。以下是一个使用布隆过滤器来避免Redis穿透的Java代码示例：

public class BloomFilter {
    private BitSet bitSet;

    public BloomFilter(int size) {
        bitSet = new BitSet(size);
    }

    public void add(String str) {
        int[] indexs = getIndexs(str);
        for (int index : indexs) {
            bitSet.set(index, true);
        }
    }
    public boolean contns(String str) {
        int[] indexs = getIndexs(str);
        for (int index : indexs) {
            if (!bitSet.get(index)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    private int[] getIndexs(String str) {
        int[] indexs = new int[8];
        MessageDigest md5 = null;
        try {
            md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");
        } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        byte[] bytes = md5.digest(str.getBytes());
        for (int i = 0; i 
            int index = ((bytes[2 * i] & 0xff) 
            indexs[i] = index;
        }
        return indexs;
    }

    public static void mn(String[] args) {
        BloomFilter filter = new BloomFilter(1024 * 1024 * 32);
        String str = "test";
        filter.add(str);
        System.out.println(filter.contns(str));
        System.out.println(filter.contns("hello"));
    }
    
}

该代码中，BloomFilter类实现了布隆过滤器的基本功能，add方法和contns方法分别用于添加和查找元素。getIndexs方法用于获取一个元素的哈希值，该哈希值在BitSet中表示为8个位置。在mn方法中，我们可以看到如何使用BloomFilter类来判断一个元素是否存在于缓存中。