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紅色血河：Redis血崩穿透擊穿
十多年的元氏網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)設(shè)計(jì)、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對(duì)一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時(shí)及時(shí)工作處理。成都全網(wǎng)營(yíng)銷的優(yōu)勢(shì)是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動(dòng)調(diào)整元氏建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無(wú)論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計(jì)，從而大程度地提升瀏覽體驗(yàn)。成都創(chuàng)新互聯(lián)從事“元氏網(wǎng)站設(shè)計(jì)”,“元氏網(wǎng)站推廣”以來(lái)，每個(gè)客戶項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。
Redis是一個(gè)高性能、可擴(kuò)展的鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng)，被廣泛用作數(shù)據(jù)緩存、消息隊(duì)列和分布式鎖等方面。然而，Redis在高并發(fā)環(huán)境下容易出現(xiàn)的血崩、穿透和擊穿等問(wèn)題，給系統(tǒng)帶來(lái)了嚴(yán)重的性能問(wèn)題和安全風(fēng)險(xiǎn)。
一、Redis血崩
Redis血崩是指大量短期請(qǐng)求導(dǎo)致Redis服務(wù)器瞬間壓力過(guò)大，導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。這種情況一般出現(xiàn)在緩存過(guò)期或者數(shù)據(jù)突然清空的情況下。在此情況下，Redis服務(wù)會(huì)重新從存儲(chǔ)中讀取數(shù)據(jù)，由于重新加載的數(shù)據(jù)量過(guò)大，在短時(shí)間內(nèi)會(huì)造成大量請(qǐng)求，進(jìn)而導(dǎo)致Redis服務(wù)器過(guò)載而崩潰。
解決方案：
1.設(shè)置合理的緩存過(guò)期時(shí)間
2.使用Redis的持久化功能
3.增加Redis的主題庫(kù)數(shù)量
二、Redis穿透
Redis穿透是指惡意用戶對(duì)一個(gè)不存在的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢，由于緩存中沒有這個(gè)數(shù)據(jù)，每次查詢都會(huì)訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)惡意用戶對(duì)大量不存在的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢時(shí)，會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)造成極大的壓力，甚至導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)宕機(jī)。
解決方案：
1.使用布隆過(guò)濾器對(duì)查詢請(qǐng)求進(jìn)行預(yù)處理
2.緩存空值
三、Redis擊穿
Redis擊穿是指在高并發(fā)情況下，大量請(qǐng)求訪問(wèn)同一個(gè)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，導(dǎo)致緩存中數(shù)據(jù)失效，全部請(qǐng)求都訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)而造成數(shù)據(jù)庫(kù)崩潰。
解決方案：
1.使用讀寫鎖
2.使用互斥鎖
3.使用Redis事務(wù)
綜上所述，Redis血崩、穿透和擊穿是極易產(chǎn)生的性能問(wèn)題和安全風(fēng)險(xiǎn)，合理的架構(gòu)設(shè)計(jì)和代碼實(shí)現(xiàn)可以減少這些問(wèn)題的發(fā)生。同時(shí)，在實(shí)際應(yīng)用中，我們需要采取合理的緩存策略、對(duì)緩存進(jìn)行監(jiān)控和調(diào)優(yōu)等措施，保證Redis的高可用性和高性能。下面為大家展示一份布隆過(guò)濾器的相關(guān)代碼：
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;
}
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