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解決Redis穿透的一致性問題
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Redis是一種開源的基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器，常用于緩存、消息隊(duì)列、應(yīng)用程序數(shù)據(jù)庫(kù)等方面，因?yàn)槠淇焖?、高效、易用而受到廣泛關(guān)注。
然而，由于Redis的緩存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，如果一個(gè)惡意用戶發(fā)送一個(gè)不存在的請(qǐng)求，Redis就會(huì)從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢，這就產(chǎn)生了Redis穿透問題。如果出現(xiàn)了大量的不存在KEY的請(qǐng)求，就會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)等資源造成大量的無用訪問，甚至可能導(dǎo)致宕機(jī)。
為了解決Redis穿透問題，我們可以采用一些策略來提升Redis的一致性，如下：
1.布隆過濾器
布隆過濾器是一種空間效率高、誤判率低的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以告訴你一個(gè)元素一定不在集合中或者可能在集合中。當(dāng)Redis接收到一個(gè)請(qǐng)求時(shí)，先通過布隆過濾器判斷key是否存在。如果不存在，直接返回不存在，減少了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢。
import redis
from bitarray import bitarray
import mmh3
class BloomFilterRedis:
def __init__(self, host=’localhost’, port=6379, db=0, key=’bloomfilter’):
self.r = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
self.key = key
self.bit_size = self.r.strlen(key)
self.hash_COUNT, self.bit_count = self.get_hash_count()
def add(self, value):
for seed in range(self.hash_count):
index = mmh3.hash(value, seed) % self.bit_count
self.r.setbit(self.key, index, 1)
def exist(self, value):
for seed in range(self.hash_count):
index = mmh3.hash(value, seed) % self.bit_count
if not self.r.getbit(self.key, index):
return False
return True
def get_hash_count(self):
bit_size = self.r.strlen(self.key)
hash_count = int(bit_size * 0.7 / (self.bit_count + 0.5))
bit_count = int(hash_count * (self.bit_count + 0.5) / bit_size)
return hash_count, bit_count
2.緩存空對(duì)象
當(dāng)Redis在數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢一個(gè)不存在的key時(shí)，可以把這個(gè)key寫進(jìn)Redis中，并把value設(shè)為null或空。這樣下次查詢的時(shí)候，如果Redis有這個(gè)key，就可以直接返回null或空，減少了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢。常見的寫空對(duì)象代碼如下：
import redis
def get_data_from_redis(key):
r = redis.Redis()
result = r.get(key)
if result is not None:
# 緩存命中
if not result:
# Redis返回空對(duì)象
return None
else:
# Redis返回正常數(shù)據(jù)
return result
else:
# 從數(shù)據(jù)庫(kù)取數(shù)據(jù)
result = get_data_from_database(key)
if result is None:
# 數(shù)據(jù)庫(kù)中不存在該數(shù)據(jù)
r.setex(key, 60*60, ”)
return None
else:
# 把數(shù)據(jù)寫入Redis
r.setex(key, 60*60, result)
return result
3.限流
限流是緩解Redis穿透問題的另一種方法?？梢酝ㄟ^設(shè)置每秒最多請(qǐng)求Redis的次數(shù)或者請(qǐng)求的并發(fā)量，來避免大量無用的請(qǐng)求。
import redis
import time
def limit_requests(key, limit, expire):
r = redis.Redis()
n = r.incr(key)
if n == 1:
r.expire(key, expire)
if n > limit:
return False
else:
return True
def request():
if not limit_requests(‘req’, 10, 1):
# 請(qǐng)求被拒絕
return None
else:
# 處理請(qǐng)求
return get_data_from_redis(key)
總結(jié)
Redis是一種高效的緩存技術(shù)，但是在某些情況下可能會(huì)出現(xiàn)Redis穿透問題。為了避免這種問題影響系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，我們可以使用布隆過濾器、寫空對(duì)象和限流等一致性策略，來提升Redis的安全性和可靠性。
成都創(chuàng)新互聯(lián)科技有限公司，經(jīng)過多年的不懈努力，公司現(xiàn)已經(jīng)成為一家專業(yè)從事IT產(chǎn)品開發(fā)和營(yíng)銷公司。廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、設(shè)計(jì)、SEO優(yōu)化、關(guān)鍵詞排名等多種行業(yè)！
當(dāng)前文章：解決Redis穿透的一致性問題（redis穿透一致性問題）
文章轉(zhuǎn)載：http://www.5511xx.com/article/djisgje.html
