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Redis緩存的穿透與擊穿：防止緩存雪崩
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隨著互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的迅猛增長(zhǎng)，單個(gè)服務(wù)器承載的并發(fā)請(qǐng)求量越來(lái)越大，這也給服務(wù)器的性能提出了更高的要求。緩存技術(shù)作為一種常用的性能優(yōu)化手段，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于Web應(yīng)用中。
而Redis作為一款高性能的緩存工具，占據(jù)了市場(chǎng)的一席之地。Redis緩存的穿透與擊穿問(wèn)題卻是運(yùn)用Redis的一個(gè)痛點(diǎn)。
數(shù)據(jù)庫(kù)緩存被大量攻擊后，緩存中就沒(méi)有對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，每次查詢都會(huì)返回空值，這就是所謂的緩存穿透。而對(duì)于大量訪問(wèn)同一緩存數(shù)據(jù)的請(qǐng)求，由于一次性過(guò)多的訪問(wèn)，導(dǎo)致緩存的過(guò)期時(shí)間集中結(jié)束，導(dǎo)致緩存崩潰，稱為緩存雪崩。
因此，如何有效地解決Redis緩存的穿透與擊穿的問(wèn)題，可以大大提升Web應(yīng)用的性能和穩(wěn)定性。
一、緩存穿透解決方案
1、布隆過(guò)濾器（Bloom Filter）
布隆過(guò)濾器是一種常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以高效地判斷元素是否在集合中，同時(shí)避免因內(nèi)存異常占用、性能等影響引起的程序崩潰。通過(guò)將所有可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)哈希到一個(gè)足夠大的位數(shù)組中，一旦發(fā)現(xiàn)某個(gè)元素對(duì)應(yīng)的位為0，則可以判定該元素一定不存在。
實(shí)際上，布隆過(guò)濾器對(duì)于緩存穿透的處理是通過(guò)在高并發(fā)情況下過(guò)濾掉一部分顯然不存在的請(qǐng)求。
2、緩存空對(duì)象
緩存空對(duì)象是指將空結(jié)果緩存起來(lái)，即緩存中有一個(gè)對(duì)應(yīng)的鍵值對(duì)，可以避免緩存穿透的問(wèn)題。這個(gè)解決方法是針對(duì)訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)后為空的情況，如果沒(méi)有命中緩存，并且經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢后發(fā)現(xiàn)該數(shù)據(jù)不存在，則將該空對(duì)象緩存到Redis中，并設(shè)置較短的緩存時(shí)間，用以減輕數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力。
但是，這種方案也有一定的缺點(diǎn)，即如果存在惡意攻擊者，可以不斷地攻擊不存在的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致大量的空對(duì)象被緩存，最終也會(huì)導(dǎo)致緩存崩潰。
二、緩存擊穿解決方案
1、緩存預(yù)熱
緩存預(yù)熱是指提前將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)加載到緩存中，減少緩存數(shù)據(jù)失效的可能性?？梢栽赪eb應(yīng)用起初啟動(dòng)時(shí)，預(yù)先加入常用的緩存數(shù)據(jù)，確保緩存的穩(wěn)定性。
2、緩存永久性
Redis可以通過(guò)一些配置，使緩存永不過(guò)期，當(dāng)緩存數(shù)據(jù)失效后，再延遲一段時(shí)間重新加載到Redis中。這種方法確保了Redis緩存中的數(shù)據(jù)不會(huì)被直接清除，減輕了緩存失效的壓力。
三、緩存雪崩解決方案
緩存雪崩問(wèn)題的關(guān)鍵在于如何避免緩存同時(shí)失效。為此，可以使用以下兩種方法緩解緩存雪崩引起的難題。
1、緩存重建時(shí)機(jī)合理
緩存重建時(shí)機(jī)需要合理安排，可以通過(guò)一些算法來(lái)生成一個(gè)不會(huì)同時(shí)過(guò)期的緩存失效時(shí)間，為其設(shè)置不同的過(guò)期時(shí)間，使得它們不會(huì)同時(shí)失效，從而避免緩存雪崩的出現(xiàn)。
2、使用分布式緩存
分布式緩存是一種高可用、高可擴(kuò)展性的緩存方案。多節(jié)點(diǎn)的分布式緩存可以大大提高緩存的可擴(kuò)展性，同時(shí)可以避免由某一節(jié)點(diǎn)的緩存失效導(dǎo)致的大量訪問(wèn)壓力集中在其他節(jié)點(diǎn)的問(wèn)題。
總結(jié)：
以上是防止Redis緩存穿透、擊穿和雪崩的一些解決方案?？紤]到每個(gè)方案的缺點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)，我們應(yīng)該針對(duì)不同的情況選擇最合適的方案。同時(shí)，為了更好地加強(qiáng)Web應(yīng)用的穩(wěn)定性和性能，我們也可以將多個(gè)方案聯(lián)合起來(lái)使用，以達(dá)到讓我們的Web應(yīng)用一直保持高效性能的狀態(tài)。
參考代碼:
1. Bloom Filter示例
“`python
from bitarray import bitarray
import mmh3
class BloomFilter():
“””
Bloom Filter implementation
“””
def __init__(self, item_count, false_positive_rate):
“””
Constructor for Bloom Filter.
:param item_count: number of items you expect to have
:param false_positive_rate: the desired false positive rate
:return: None
“””
self.m = int(-(item_count * math.log(false_positive_rate)) / (math.log(2) ** 2)) # Size of the bit array
self.k = int((self.m / item_count) * math.log(2)) # Number of hash functions to use
self.bit_array = bitarray(self.m) # bit array of m size
self.bit_array.setall(0) # Initialize all bits to 0
def add_item(self, item):
“””
Add an item to Bloom Filter.
:param item: item to add
:return: None
“””
for seed in range(self.k):
index = mmh3.hash(item, seed) % self.m
self.bit_array[index] = 1
def check_item(self, item):
“””
Check if Bloom Filter contns an item.
:param item: item to check
:return: boolean
“””
for seed in range(self.k):
index = mmh3.hash(item, seed) % self.m
if not self.bit_array[index]:
return False
return True
2. 緩存預(yù)熱示例
```python
import redis
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def cache_preheat():
"""
緩存預(yù)熱
"""
hot_data = [
{'user_id': 1, 'balance': 10000},
{'user_id': 2, 'balance': 20000},
{'user_id': 3, 'balance': 30000},
{'user_id': 4, 'balance': 40000},
{'user_id': 5, 'balance': 50000}
]
for data in hot_data:
redis_conn.set('balance:user_id:{}'.format(data['user_id']), data['balance'])
創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)器托管擁有成都T3+級(jí)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)房資源，具備完善的安防設(shè)施、三線及BGP網(wǎng)絡(luò)接入帶寬達(dá)10T，機(jī)柜接入千兆交換機(jī)，能夠有效保證服務(wù)器托管業(yè)務(wù)安全、可靠、穩(wěn)定、高效運(yùn)行；創(chuàng)新互聯(lián)專注于成都服務(wù)器托管租用十余年，得到成都等地區(qū)行業(yè)客戶的一致認(rèn)可。
本文名稱：Redis緩存的穿透與擊穿防止緩存雪崩（redis緩存穿透和擊穿）
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