红色血河Redis血崩穿透击穿（redis血崩穿透击穿）

红色血河：Redis血崩穿透击穿

Redis是一个高性能、可扩展的键值存储系统，被广泛用作数据缓存、消息队列和分布式锁等方面。然而，Redis在高并发环境下容易出现的血崩、穿透和击穿等问题，给系统带来了严重的性能问题和安全风险。

一、Redis血崩

Redis血崩是指大量短期请求导致Redis服务器瞬间压力过大，导致系统崩溃。这种情况一般出现在缓存过期或者数据突然清空的情况下。在此情况下，Redis服务会重新从存储中读取数据，由于重新加载的数据量过大，在短时间内会造成大量请求，进而导致Redis服务器过载而崩溃。

解决方案：

1.设置合理的缓存过期时间

2.使用Redis的持久化功能

3.增加Redis的主题库数量

二、Redis穿透

Redis穿透是指恶意用户对一个不存在的数据进行查询，由于缓存中没有这个数据，每次查询都会访问数据库。当恶意用户对大量不存在的数据进行查询时，会对数据库造成极大的压力，甚至导致数据库宕机。

解决方案：

1.使用布隆过滤器对查询请求进行预处理

2.缓存空值

三、Redis击穿

Redis击穿是指在高并发情况下，大量请求访问同一个热点数据，导致缓存中数据失效，全部请求都访问数据库，进而造成数据库崩溃。

解决方案：

1.使用读写锁

2.使用互斥锁

3.使用Redis事务

综上所述，Redis血崩、穿透和击穿是极易产生的性能问题和安全风险，合理的架构设计和代码实现可以减少这些问题的发生。同时，在实际应用中，我们需要采取合理的缓存策略、对缓存进行监控和调优等措施，保证Redis的高可用性和高性能。下面为大家展示一份布隆过滤器的相关代码：

class BloomFilter {
private:
    bitset bits;
    vector seeds;
public:
    BloomFilter(vector _seeds) : seeds(_seeds) {}
    void add(string str) {
        for (const auto& seed : seeds) {
            size_t val = hash()(str + to_string(seed));
            bits[val % 10000000] = 1;
        }
    }

    bool mightContn(string str) {
        for (const auto& seed : seeds) {
            size_t val = hash()(str + to_string(seed));
            if (!bits[val % 10000000]) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
};

int mn() {
    vector seeds{ 3, 5, 7, 11, 13, 31, 37, 61 };
    BloomFilter filter(seeds);
    filter.add("hello");
    filter.add("world");
    cout 
    cout 
    cout 
    cout 
    return 0;
}