研究Redis穿透技术的有效性（redis穿透的有效性）

Redis作为一种高性能的内存数据库，被广泛应用于缓存和数据存储等场景中。然而，Redis在某些场景下可能会遭遇穿透攻击，导致缓存失效，造成性能和安全问题。本文将研究Redis穿透技术的有效性，探讨如何应对这种攻击。

一、Redis穿透攻击

Redis穿透攻击顾名思义，就是指攻击者通过恶意构造的数据请求，绕过缓存层直接访问数据库，从而耗尽系统资源，导致系统崩溃。常见的攻击方式包括使用不存在的key进行查询、使用特殊字符进行查询等。

Redis穿透攻击会对系统性能和安全造成严重影响，具体表现在以下几个方面：

1. 频繁请求导致缓存穿透：攻击者通过不断发起请求，如果其中存在未被缓存的数据，就会导致缓存穿透，从而使得Redis频繁从数据库中查询数据，造成性能上的损耗和资源浪费。

2. 恶意构造数据请求导致数据库压力增大：攻击者通过恶意构造的数据请求，绕过了Redis缓存层，直接访问数据库，从而导致数据库的压力增大，可能会导致数据库崩溃。

3. 安全隐患：攻击者可以通过不存在的key进行查询，从而得到一些机密信息，造成严重的安全问题。

二、常见的解决方案及其局限性

针对Redis穿透攻击，目前主要有以下几种解决方案：

1. Bloom Filter

Bloom Filter是一种经典的高效数据结构，可以用来过滤掉一些不可能存在的数据，从而避免频繁的查询数据库。在Redis中，可以使用RedisBloom module实现Bloom Filter功能。

但是，Bloom Filter也存在着一些局限性。由于布隆过滤器是一个不可靠的近似算法，并不能保证100%的准确性。如果判定为不存在于布隆过滤器中的数据，仍然有可能存在与数据库中，从而无法完全避免Redis穿透攻击。

2. Cache Aside

Cache Aside是一种常见的缓存更新策略，当缓存中不存在数据时，从数据库中查询，然后将查询结果存储到缓存中。如果缓存中存在数据，则直接从缓存中返回数据。这种方式可以减轻Redis压力，但仍无法避免Redis穿透攻击。

3. 限流

限流是一种有效的防范穿透攻击的策略，通过限制访问频率，避免恶意请求对系统造成影响。但是，由于穿透攻击的特殊性，恶意攻击者可以通过改变请求的方式或者使用代理IP等方式来规避限流措施。

三、研究Redis穿透技术的有效性

针对以上解决方案的局限性，本文将研究Redis穿透技术的有效性，探讨如何应对这种攻击。具体步骤如下：

1. 模拟攻击

需要模拟穿透攻击环境，构造一个大量不存在于缓存中的请求。可以使用Python语言编写代码，使用Redis-py库进行Redis连接和操作，同时使用faker库构造一些随机字符串作为key。

其中，如下代码用于构造随机字符串：

from faker import Faker
fake = Faker()
key = fake.word()

2. 实现布隆过滤器

接下来，需要实现布隆过滤器。可以使用Python的bitarray库实现一个简单的布隆过滤器，具体代码如下：

from bitarray import bitarray
import mmh3

class BloomFilter:
    def __init__(self, capacity, false_positive_prob):
        self.capacity = capacity
        self.false_positive_prob = false_positive_prob
        self.bf_size = self.get_size(capacity, false_positive_prob)
        self.num_hashes = self.get_num_hashes(self.bf_size, capacity)
        self.bit_arr = bitarray(self.bf_size)
        self.bit_arr.setall(0)
    def add(self, key):
        for i in range(self.num_hashes):
            digest = mmh3.hash(key, i) % self.bf_size
            self.bit_arr[digest] = 1
    def __contns__(self, key):
        for i in range(self.num_hashes):
            digest = mmh3.hash(key, i) % self.bf_size
            if not self.bit_arr[digest]:
                return False
        return True
    def get_size(self, n, p):
        m = -(n * math.log(p))/(math.log(2)**2)
        return int(m)

    def get_num_hashes(self, m, n):
        k = (m/n) * math.log(2)
        return int(k)

在具体实现中，使用MurmurHash3算法来生成一个key的hash值，并使用这个值对位图上的对应位置进行标记。当查找一个key的时候，同样使用MurmurHash3算法对key进行hash，检查对应的位图上是否都标记为1。

3. 应用布隆过滤器

将实现的布隆过滤器应用到Redis缓存层，从而避免数据库查询。具体代码实现如下：

import redis
import math

class RedisBloomFilter:
    def __init__(self, hosts, capacity, false_positive_prob, key):
        self.r = redis.StrictRedis(hosts=hosts)
        self.filter_key = key
        self.bloom_filter = BloomFilter(capacity, false_positive_prob)

    def add(self, key):
        self.r.set(key, "1")
        self.bloom_filter.add(key)

    def contns(self, key):
        if self.bloom_filter.__contns__(key):
            if self.r.exists(key):
                return True
        return False

在具体实现中，添加一个新的key时，既可以将其写入Redis，又可以将其添加到布隆过滤器中。当检查一个key是否存在时，先查询布隆过滤器，如果已经存在，则再检查Redis缓存层，从而避免了数据库查询。

4. 验证实验结果

为了验证以上实现的有效性，可以在一个模拟环境中进行实验。在实验中，先使用模拟攻击代码不停地生成不存在于缓存中的key，然后根据不同的方案，比较查询的时间和吞吐量。

具体代码实现如下：

import time
import math
import redis
class CacheAside:
    def __init__(self, hosts):
        self.r = redis.StrictRedis(hosts=hosts)

    def get(self, key):
        val = self.r.get(key)
        if not val:
            val = self.get_from_db(key)
            self.r.set(key, val)
        return val
    def get_from_db(self, key):
        # simulate query time
        time.sleep(0.1)
        return key
class Limiter:
    def __init__(self, hosts, max_requests, window_time):
        self.r = redis.StrictRedis(hosts=hosts)
        self.max_requests = max_requests
        self.window_time = window_time

    def is_allowed(self, key):
        count = self.r.get(key)
        if count and int(count) >= self.max_requests:
            return False
        else:
            self.r.incr(key)
            self.r.expire(key, self.window_time)
            return True
def test_cache_aside():
    cache_aside = CacheAside(['localhost'])
    start_time = time.time()
    for i in range(10000):
        cache_aside.get(str(i))
    end