Redis 数据丢失的戒心（redis 查不到数据）
Redis: 数据丢失的戒心
Redis是一个流行的开源内存数据结构存储系统，常用于缓存，消息队列等场景。然而，使用Redis也存在着一定的风险，尤其是数据丢失问题。在很多场景中，如电子商务、金融等领域，数据丢失是不可接受的，因此需要采取相应的预防措施，确保数据的安全性。
Redis因为其性能和易用性而受到了广泛的关注和使用，但是如果不注意选择一些恰当的配置或操作方式，就容易产生数据丢失的情况。一些导致Redis数据丢失的原因如下：
1. 宕机
Redis是内存数据库，如果服务异常宕机，所有的数据都会丢失。要解决这种情况，可以采用Redis的AOF持久化机制。AOF持久化机制会在每一次写操作中将操作的指令记录到一个文件中，当Redis重启时会从文件中读取数据重新构建数据库。这样可以最大限度保证数据的安全性。
2. 脏数据覆盖
Redis中的数据都存储在内存中，如果在Redis中出现了脏行为，就有可能导致数据丢失。比如，可能会发生客户端把旧的值用新值覆盖的情况，使得数据被覆盖从而丢失。这种情况需要程序员在编码的时候要注意程序的正确性，考虑使用Redis的事务机制来保证同时存储多条数据时的一致性。
3. 控制台错误操作
在控制台上误操作（比如误删除Redis中的某个键值），也会导致数据丢失。为了解决这个问题，可以通过在生产环境中使用分离的数据库实例，或者禁止使用相关命令，来限制这种误操作的发生。
4. 缓存穿透
缓存穿透是指请求的数据是一个不存在的数据，这个时候就会有大量的请求在数据库中查询，从而导致Redis的内存被占用殆尽，可能会出现内存泄漏，并导致其他Redis数据的丢失。更严重的问题是，攻击者可能利用这种场景进行缓存击穿攻击，从而导致缓存极度失效。解决这个问题的方案有：使用布隆过滤器、Nginx + Redis，或者使用一些缓存穿透预防方案。
为了解决以上问题，针对每一种情况都需要对Redis进行恰当的配置和操作，保障Redis的正常运行和数据安全。例如，AOF持久化机制可用于解决宕机问题，使用事务机制可用于解决脏数据覆盖，在生产环境中使用分离的数据库实例可用于解决控制台误操作，并使用预防方案可解决缓存穿透问题。
Redis作为一个高效、易用、稳定的内存数据结构存储系统，不仅需要我们去理解和使用，还需要我们对其中的风险有妥善的处理和管理，并不断集中和更新经验，来保证数据的完整性和安全性。
参考代码：
1. AOF持久化配置
#appendonly yes
#appendfilename “appendonly.aof”
#appendfsync always
appendonly yes
appendfilename /var/redis/redis_appendonly.aof
appendfsync everysec
no-appendfsync-on-rewrite yes
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
2. 事务机制
def create_user(conn, login, name):
if conn.hget(‘users:’, login):
return None
id = conn.incr(‘user:id:’)
pipeline = conn.pipeline(False)
pipeline.hset(‘users:’, login, id)
pipeline.hmset(‘user:%s’ % id, {
‘login’: login,
‘name’: name,
‘followers’: 0,
‘following’: 0,
‘posts’: 0,
‘signup’: time.time(),
})
pipeline.execute()
return id
3. Nginx + Redis
server{
listen 80;
server_name www.example.com;
location / {
add_header Cache-Control “public, max-age=86400”;
default_type text/html;
error_page 404 = @fallback;
if ($query_string ~ “q=(.*)”) {
set $redirect_path /redis/$1;
redis_pass 127.0.0.1:6379;
error_page 404 = @fallback_redis;
break;
}
}
location @fallback_redis {
proxy_pass http://backend_redis;
}
location @fallback {
proxy_pass http://backend_web;
}
}
4. 布隆过滤器
def add_to_bloom(conn, key, item, timeout=3600):
sub_key = ‘bloomfilter:%s’ % key
for hash_func in HASH_FUNCS:
h = hash_func(item)
conn.setbit(sub_key, h, 1)
return conn.expire(sub_key, timeout)
def is_valid(conn, key, item):
sub_key = ‘bloomfilter:%s’ % key
for hash_func in HASH_FUNCS:
h = hash_func(item)
if not conn.getbit(sub_key, h):
return False
return True
