建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
Redis緩存的穿透與擊穿：防止緩存雪崩
我們提供的服務(wù)有：做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站制作、微信公眾號開發(fā)、網(wǎng)站優(yōu)化、網(wǎng)站認(rèn)證、井岡山ssl等。為數(shù)千家企事業(yè)單位解決了網(wǎng)站和推廣的問題。提供周到的售前咨詢和貼心的售后服務(wù)，是有科學(xué)管理、有技術(shù)的井岡山網(wǎng)站制作公司
隨著互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的迅猛增長，單個服務(wù)器承載的并發(fā)請求量越來越大，這也給服務(wù)器的性能提出了更高的要求。緩存技術(shù)作為一種常用的性能優(yōu)化手段，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于Web應(yīng)用中。
而Redis作為一款高性能的緩存工具，占據(jù)了市場的一席之地。Redis緩存的穿透與擊穿問題卻是運(yùn)用Redis的一個痛點(diǎn)。
數(shù)據(jù)庫緩存被大量攻擊后，緩存中就沒有對應(yīng)的數(shù)據(jù)，每次查詢都會返回空值，這就是所謂的緩存穿透。而對于大量訪問同一緩存數(shù)據(jù)的請求，由于一次性過多的訪問，導(dǎo)致緩存的過期時間集中結(jié)束，導(dǎo)致緩存崩潰，稱為緩存雪崩。
因此，如何有效地解決Redis緩存的穿透與擊穿的問題，可以大大提升Web應(yīng)用的性能和穩(wěn)定性。
一、緩存穿透解決方案
1、布隆過濾器（Bloom Filter）
布隆過濾器是一種常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以高效地判斷元素是否在集合中，同時避免因內(nèi)存異常占用、性能等影響引起的程序崩潰。通過將所有可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)哈希到一個足夠大的位數(shù)組中，一旦發(fā)現(xiàn)某個元素對應(yīng)的位為0，則可以判定該元素一定不存在。
實(shí)際上，布隆過濾器對于緩存穿透的處理是通過在高并發(fā)情況下過濾掉一部分顯然不存在的請求。
2、緩存空對象
緩存空對象是指將空結(jié)果緩存起來，即緩存中有一個對應(yīng)的鍵值對，可以避免緩存穿透的問題。這個解決方法是針對訪問數(shù)據(jù)庫后為空的情況，如果沒有命中緩存，并且經(jīng)過數(shù)據(jù)庫查詢后發(fā)現(xiàn)該數(shù)據(jù)不存在，則將該空對象緩存到Redis中，并設(shè)置較短的緩存時間，用以減輕數(shù)據(jù)庫的壓力。
但是，這種方案也有一定的缺點(diǎn)，即如果存在惡意攻擊者，可以不斷地攻擊不存在的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致大量的空對象被緩存，最終也會導(dǎo)致緩存崩潰。
二、緩存擊穿解決方案
1、緩存預(yù)熱
緩存預(yù)熱是指提前將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)加載到緩存中，減少緩存數(shù)據(jù)失效的可能性。可以在Web應(yīng)用起初啟動時，預(yù)先加入常用的緩存數(shù)據(jù)，確保緩存的穩(wěn)定性。
2、緩存永久性
Redis可以通過一些配置，使緩存永不過期，當(dāng)緩存數(shù)據(jù)失效后，再延遲一段時間重新加載到Redis中。這種方法確保了Redis緩存中的數(shù)據(jù)不會被直接清除，減輕了緩存失效的壓力。
三、緩存雪崩解決方案
緩存雪崩問題的關(guān)鍵在于如何避免緩存同時失效。為此，可以使用以下兩種方法緩解緩存雪崩引起的難題。
1、緩存重建時機(jī)合理
緩存重建時機(jī)需要合理安排，可以通過一些算法來生成一個不會同時過期的緩存失效時間，為其設(shè)置不同的過期時間，使得它們不會同時失效，從而避免緩存雪崩的出現(xiàn)。
2、使用分布式緩存
分布式緩存是一種高可用、高可擴(kuò)展性的緩存方案。多節(jié)點(diǎn)的分布式緩存可以大大提高緩存的可擴(kuò)展性，同時可以避免由某一節(jié)點(diǎn)的緩存失效導(dǎo)致的大量訪問壓力集中在其他節(jié)點(diǎn)的問題。
總結(jié)：
以上是防止Redis緩存穿透、擊穿和雪崩的一些解決方案?？紤]到每個方案的缺點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)，我們應(yīng)該針對不同的情況選擇最合適的方案。同時，為了更好地加強(qiáng)Web應(yīng)用的穩(wěn)定性和性能，我們也可以將多個方案聯(lián)合起來使用，以達(dá)到讓我們的Web應(yīng)用一直保持高效性能的狀態(tài)。
參考代碼:
1. Bloom Filter示例
“`python
from bitarray import bitarray
import mmh3
class BloomFilter():
“””
Bloom Filter implementation
“””
def __init__(self, item_count, false_positive_rate):
“””
Constructor for Bloom Filter.
:param item_count: number of items you expect to have
:param false_positive_rate: the desired false positive rate
:return: None
“””
self.m = int(-(item_count * math.log(false_positive_rate)) / (math.log(2) ** 2)) # Size of the bit array
self.k = int((self.m / item_count) * math.log(2)) # Number of hash functions to use
self.bit_array = bitarray(self.m) # bit array of m size
self.bit_array.setall(0) # Initialize all bits to 0
def add_item(self, item):
“””
Add an item to Bloom Filter.
:param item: item to add
:return: None
“””
for seed in range(self.k):
index = mmh3.hash(item, seed) % self.m
self.bit_array[index] = 1
def check_item(self, item):
“””
Check if Bloom Filter contns an item.
:param item: item to check
:return: boolean
“””
for seed in range(self.k):
index = mmh3.hash(item, seed) % self.m
if not self.bit_array[index]:
return False
return True
2. 緩存預(yù)熱示例
```python
import redis
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def cache_preheat():
"""
緩存預(yù)熱
"""
hot_data = [
{'user_id': 1, 'balance': 10000},
{'user_id': 2, 'balance': 20000},
{'user_id': 3, 'balance': 30000},
{'user_id': 4, 'balance': 40000},
{'user_id': 5, 'balance': 50000}
]
for data in hot_data:
redis_conn.set('balance:user_id:{}'.format(data['user_id']), data['balance'])
創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)器托管擁有成都T3+級標(biāo)準(zhǔn)機(jī)房資源，具備完善的安防設(shè)施、三線及BGP網(wǎng)絡(luò)接入帶寬達(dá)10T，機(jī)柜接入千兆交換機(jī)，能夠有效保證服務(wù)器托管業(yè)務(wù)安全、可靠、穩(wěn)定、高效運(yùn)行；創(chuàng)新互聯(lián)專注于成都服務(wù)器托管租用十余年，得到成都等地區(qū)行業(yè)客戶的一致認(rèn)可。
分享名稱：Redis緩存的穿透與擊穿防止緩存雪崩（redis緩存穿透和擊穿）
轉(zhuǎn)載來源：http://www.5511xx.com/article/djjeigg.html
