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在高并發(fā)場(chǎng)景下，Redis系統(tǒng)很容易出現(xiàn)擊穿問題。有許多攻擊者會(huì)針對(duì)Redis的Key進(jìn)行大量的并發(fā)請(qǐng)求，導(dǎo)致Redis服務(wù)器崩潰。這種現(xiàn)象就被稱為Redis系統(tǒng)的擊穿。這篇文章將介紹如何預(yù)防和解決Redis系統(tǒng)的擊穿。
1. 基本概念
Redis是一種內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)于讀取QPS很高的業(yè)務(wù)非常友好。但在寫入時(shí)，由于必須先將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到磁盤中，所以寫入效率相對(duì)較低，而且Redis服務(wù)的線程數(shù)有限，容易出現(xiàn)并發(fā)瓶頸。
當(dāng)一個(gè)請(qǐng)求到來(lái)時(shí)，如果請(qǐng)求的Key不存在，那么Redis會(huì)嘗試從磁盤中讀取數(shù)據(jù)，這個(gè)過(guò)程比較慢，可能會(huì)被惡意攻擊者發(fā)起的大量并發(fā)請(qǐng)求耗盡Redis服務(wù)器的線程資源，導(dǎo)致整個(gè)Redis系統(tǒng)崩潰。這種現(xiàn)象就稱為Redis系統(tǒng)擊穿。
2. 預(yù)防Redis系統(tǒng)擊穿
為了預(yù)防Redis系統(tǒng)擊穿，我們需要在系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中考慮以下幾點(diǎn)：
2.1 緩存穿透
緩存穿透是指大量重復(fù)請(qǐng)求一個(gè)不存在于緩存數(shù)據(jù)中的Key，導(dǎo)致請(qǐng)求穿透到數(shù)據(jù)庫(kù)中。為了避免這種情況，我們可以將不存在于緩存數(shù)據(jù)中的請(qǐng)求都攔截掉。
可以使用布隆過(guò)濾器來(lái)實(shí)現(xiàn)該功能。布隆過(guò)濾器可以將請(qǐng)求做一個(gè)簡(jiǎn)單的哈希映射，在過(guò)濾器中查詢是否存在，如果不存在就直接返回結(jié)果，避免繼續(xù)訪問數(shù)據(jù)庫(kù)。布隆過(guò)濾器的實(shí)現(xiàn)如下：
“`python
import redis
from bitarray import bitarray
class BloomFilter:
def __init__(self, host=’localhost’, port=6379, db=0, key=’bloom_filter’, capacity=10000, error_rate=0.001):
self.key = key
self.capacity = capacity
self.error_rate = error_rate
self.conn = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
self.bit_size, self.num_hashes = self._get_optimal_params()
self.bits = bitarray(self.bit_size)
def _get_optimal_params(self):
#根據(jù)給定的容錯(cuò)率和數(shù)據(jù)量計(jì)算最佳的BitArray大小和哈希函數(shù)個(gè)數(shù)
m = self.capacity * abs(math.log(self.error_rate)) / (math.log(2) ** 2)
k = math.ceil(m * math.log(2) / self.capacity)
return int(m), k
def _get_hash(self, value):
# 計(jì)算哈希值
m = hashlib.md5()
m.update(value.encode())
return int(m.hexdigest(), 16)
def add(self, value):
# 將哈希值分別與BitArray進(jìn)行計(jì)算，并將計(jì)算結(jié)果設(shè)為1
hashes = []
for i in range(self.num_hashes):
hashes.append(self._get_hash(value + str(i)))
for hash in hashes:
self.bits[hash % self.bit_size] = 1
self.conn.setbit(self.key, self.bits.to01())
def exists(self, value):
# 判斷是否存在
hashes = []
for i in range(self.num_hashes):
hashes.append(self._get_hash(value + str(i)))
for hash in hashes:
if not self.bits[hash % self.bit_size]:
return False
return True
2.2 熱點(diǎn)數(shù)據(jù)預(yù)取
熱點(diǎn)數(shù)據(jù)指的是經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)從緩存中讀取效率非常高。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)，可以通過(guò)一些技術(shù)手段將常用的數(shù)據(jù)預(yù)取到緩存中，避免每次訪問都從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取。
可以使用定時(shí)任務(wù)的方式或者Redis的訂閱/發(fā)布功能實(shí)現(xiàn)該功能。例如，我們可以寫一個(gè)腳本，定時(shí)查詢出熱點(diǎn)數(shù)據(jù)并將其存入Redis緩存中。
```python
import redis
class RedisPreFetcher:
def __init__(self, host='localhost', port=6379, db=0):
self.conn = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
def fetch(self):
#查詢出熱點(diǎn)數(shù)據(jù)
hot_data = [i for i in range(100)]
for data in hot_data:
self.conn.set('hot_data:'+str(data), 'value')
2.3 限流
限流機(jī)制可以幫助我們控制請(qǐng)求的訪問頻率，避免大量的請(qǐng)求同時(shí)到達(dá)，從而減輕服務(wù)器的并發(fā)壓力?？梢酝ㄟ^(guò)設(shè)置閥值來(lái)識(shí)別異常請(qǐng)求，并將這些請(qǐng)求拒絕或延遲執(zhí)行。
可以使用Redis的計(jì)數(shù)器和zset來(lái)實(shí)現(xiàn)該功能。例如，我們可以設(shè)置一個(gè)計(jì)數(shù)器，每次收到一個(gè)請(qǐng)求就將計(jì)數(shù)器的值加1，當(dāng)計(jì)數(shù)器的值超過(guò)某個(gè)閾值時(shí)，就將該請(qǐng)求加入到zset中，并設(shè)置到達(dá)時(shí)間，定時(shí)檢查zset中的請(qǐng)求是否到達(dá)限流時(shí)間，如果到達(dá)時(shí)間就將其移出zset，放行請(qǐng)求。
“`python
import redis
import time
class RedisRateLimiter:
def __init__(self, host=’localhost’, port=6379, db=0, limit=100, period=10):
self.conn = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
self.limit = limit
self.period = period
def check(self, key):
now = int(time.time())
self.conn.incr(key)
if int(self.conn.get(key)) > self.limit:
self.conn.zadd(‘limit:’+key, now, now)
self.conn.expire(‘limit:’+key, self.period)
return False
return True
def clean(self, key):
now = int(time.time())
self.conn.zremrangebyscore(‘limit:’+key, 0, now-self.period)
3. 解決Redis系統(tǒng)擊穿
除了上述預(yù)防Redis系統(tǒng)擊穿的方法之外，我們還可以通過(guò)以下方法來(lái)解決Redis系統(tǒng)擊穿：
3.1 加鎖
可以使用分布式鎖的方式，在讀取緩存數(shù)據(jù)前先進(jìn)行加鎖，避免多個(gè)請(qǐng)求同時(shí)訪問數(shù)據(jù)庫(kù)。如果緩存中不存在數(shù)據(jù)，就先進(jìn)行加鎖操作，防止多個(gè)請(qǐng)求同時(shí)讀取數(shù)據(jù)庫(kù)，并將讀取的數(shù)據(jù)存入緩存中。加鎖可以使用Redis的setnx命令實(shí)現(xiàn)。
3.2 降級(jí)
當(dāng)Redis系統(tǒng)出現(xiàn)滑坡時(shí)，我們可以選擇降級(jí)策略。例如，我們可以設(shè)置一個(gè)默認(rèn)值作為緩存數(shù)據(jù)，當(dāng)訪問的數(shù)據(jù)不存在于緩存中時(shí)就直接返回默認(rèn)值?；蛘呶覀兛梢院雎哉?qǐng)求，等待Redis系統(tǒng)恢復(fù)后再進(jìn)行處理。
4. 總結(jié)
本文介紹了預(yù)防Redis系統(tǒng)擊穿的方法和解決Redis系統(tǒng)擊穿的策略。在實(shí)際的系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，我們需要采用多種手段來(lái)防范風(fēng)險(xiǎn)，避免單一手段的失效。同時(shí)我們也可以利用高科技手段，如機(jī)器學(xué)習(xí)等算法來(lái)優(yōu)化系統(tǒng)性能。
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網(wǎng)站欄目：破解Redis系統(tǒng)擊穿預(yù)防與解決方案（redis系統(tǒng)擊穿方案）
文章來(lái)源：http://m.5511xx.com/article/ccdoceg.html
