利用Redis防范缓存穿透(redis的击缓存穿透)

利用Redis防范缓存穿透

缓存穿透指的是访问一个不存在的缓存,导致请求直接落到数据库上,从而引起数据库压力过大。为了解决这种问题,我们可以使用Redis作为缓存服务,同时采取一定的措施来防止缓存穿透的发生。

一、缓存穿透的原因及危害

缓存穿透一般由以下两种原因引起:

1.恶意攻击:攻击者通过修改请求参数或访问不存在的key等方式,触发大量的缓存请求,从而导致缓存穿透。

2.数据更新:当缓存过期或被删除时,请求对应key的数据也不存在于缓存中,造成缓存穿透。

缓存穿透的危害主要表现在三个方面:

1.增加数据库的负载,降低系统的性能。

2.降低系统的可用性,导致服务异常或宕机。

3.增加恶意攻击的风险,导致系统被攻击。

二、利用Redis解决缓存穿透问题

为了防止缓存穿透,我们可以使用Redis提供的布隆过滤器。布隆过滤器是一种特殊的数据结构,可以用于快速检索一个元素是否存在于一个集合中,减少查询数据库的次数。

1.使用布隆过滤器示例代码:

“`python

import redis

from pybloomfilter import BloomFilter

class RedisBloomFilter:

def __init__(self, redis_conn, key, capacity, error_rate=0.001):

self.bloom_filter = BloomFilter(capacity, error_rate=error_rate)

self.redis_conn = redis_conn

self.key = key

def add(self, value):

if self.redis_conn.get(self.key):

self.bloom_filter = BloomFilter.fromfile(

self.redis_conn.get(self.key)

)

self.redis_conn.delete(self.key)

self.bloom_filter.add(value)

self.redis_conn.set(self.key, self.bloom_filter.tofile())

def __contns__(self, value):

if value in self.bloom_filter:

return True

if not self.redis_conn.get(self.key):

return False

self.bloom_filter = BloomFilter.fromfile(self.redis_conn.get(self.key))

return value in self.bloom_filter


2.布隆过滤器原理

布隆过滤器的原理是基于多个hash函数映射,将一个元素映射为多个bit位,在进行查询时,只需要检查对应的bit位是否为1,即可判断元素是否存在于集合中。由于hash函数的不同,可能会出现冲突,但是可以通过增加空间的方式降低误判率。

三、注意事项

1.布隆过滤器的误判率是可控的,可以通过增加空间大小等方式来控制误判率。

2.布隆过滤器不能删除其中的元素,因为删除一个元素会导致其它元素也被删除。

3.使用布隆过滤器时,需要注意key值的命名规范,以避免与其它业务逻辑发生冲突。

四、总结

利用Redis提供的布隆过滤器,可以有效地防止缓存穿透的发生,提高系统的性能和可用性。在使用布隆过滤器时,需要注意误判率和key值的命名规范等因素,以保证系统稳定运行。同时,对于恶意攻击等不可预知的情况,还需要采取其它措施,如增强IP访问限制等方式来保证系统安全性和稳定性。

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