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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