Redis穿透有效解决方案（redis穿透解决办法）

Redis穿透：有效解决方案

近年来，Redis已成为了很多互联网公司的首选缓存数据库之一。然而，Redis在承载大量数据时，很容易遇到一种被称为“Redis穿透”问题。这种问题会引起Redis服务器的崩溃，给系统带来不小的损失。本文将为大家介绍一些有效的解决Redis穿透问题的方案。

Redis穿透问题背景

在使用Redis时，我们通常会将一些重量级的操作缓存在Redis中，比如数据库查询结果或其他第三方服务的响应结果。这些操作的结果是经过计算和处理的，并且不会随着时间的推移而发生变化。这种类型的操作结果使用Redis缓存常常能够带来较大的性能提升，同时也能减轻其他数据库的压力。

但是，在大量数据的情况下，如果没有采取足够的对策，在某些它不应该获取的数据的情况下，Redis可能会无法承受大量的查询请求压力，从而崩溃。

我们假设你有一个查询某个商品详细信息的接口，可以通过将请求的商品ID作为参数传递给后台服务来获取信息。如果黑客向你的服务器发送一个查询不存在的商品ID的请求，由于Redis缓存中没有相应数据，系统将不得不去数据库查询。当攻击者重复发送此类请求时，即产生了“Redis穿透”问题，将会在短时间内导致大量的缓存不中命中，最终导致内存和CPU资源不断增长，最终将Redis服务器消耗完。

解决方案

1. 布隆过滤器

布隆过滤器是一种经典的利用概率算法来解决Redis穿透问题的解决方案。它可以帮助我们快速确定是否一个请求的ID值是否存在于缓存之中。这种解决方法主要是通过将所有存在的请求ID以及HASH值放进一个超大的比特数组中，判断的时候通过比特数组查询是否有一段位置被置位，若被置位，则说明该ID已经处理过。这种方法虽然效率很高，但有一定的误差率。

以下是一个实现布隆过滤器的Python 代码示例:

“`python

import redis

import collections

import hashlib

class BloomFilter(object):

def __init__(self, capacity=10000, error_rate=0.01):

”’

初始化Bloom Filter

”’

self.key = ‘bloomfilter’

self.capacity = capacity

self.error_rate = error_rate

self.pool = redis.ConnectionPool(host=’localhost’, port=6379, db=0)

self.r = redis.Redis(connection_pool=self.pool)

self.hash_count, self.bit_count = self.get_optimal_para()

def get_optimal_para(self):

m = -1 * (self.capacity * math.log(self.error_rate)) / (math.log(2) ** 2)

k = (m / self.capacity) * math.log(2)

return int(math.ceil(k)), int(math.ceil(m))

def is_exists(self, value):

if not value:

return False

exist = True

hash_values = self.generate_hash(value)

for offset in hash_values:

v = self.r.getbit(self.key, offset)

if v == 0:

exist = False

self.r.setbit(self.key, offset, 1)

return exist

def generate_hash(self, value):

offset_list = []

murmur = hashlib.md5()

murmur.update(value.encode())

seed = int(murmur.hexdigest(), 16)

m, k = self.bit_count, self.hash_count

for i in range(k):

offset = hash(‘{}{}’.format(seed, i)) % m

offset_list.append(offset)

return offset_list

2. 缓存空对象

另一种解决Redis穿透问题的方法是当你从数据库中查询出了一个不存在的数据时，你应该将这个结果加到Redis缓存当中，只不过这个结果的值应该是空对象，也就是说返回的结果可以不是null或者类似的空集合（array，list），而是一个特殊的标记——一个表示不存在的空对象。这种空对象可以是一个字符串、数字或其他类型的数据，只要确保它不会被返回给客户端就可以了。

以下是一个PHP的示例代码：

```php

function get_user($id)
{
    $user_info = $redis->get(sprintf('user:%d', $id));
    if (!$user_info || $user_info == 'null') { 
        $user = $db->get_user($id);
        if (!$user) { 
            $redis->setex(sprintf('user:%s', $id), 300, 'null');
        } else {
            $redis->setex(sprintf('user:%s', $user['id']), 300, json_encode($user));
        }
   } else if ($user_info == 'null') {
        return NULL;
    } 
    return json_decode($user_info, true);
}
?>

总结

Redis穿透问题是一个相对比较麻烦的问题。如果我们不采取相应的措施，其将会带来很多影响，甚至被攻击的请求会导致Redis服务器崩溃。我们在使用Redis缓存数据库时一定要注意处理这种情况。布隆过滤器是一种相对有效的方法，即使它有一定的误差率，并且可以使用空对象缓存解决Redis穿透问题。使用这些方法可以帮助提高Redis服务器的处理效率，并减轻服务器的负担。

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