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在高并發(fā)場景下，Redis系統(tǒng)很容易出現(xiàn)擊穿問題。有許多攻擊者會針對Redis的Key進行大量的并發(fā)請求，導致Redis服務器崩潰。這種現(xiàn)象就被稱為Redis系統(tǒng)的擊穿。這篇文章將介紹如何預防和解決Redis系統(tǒng)的擊穿。
1. 基本概念
Redis是一種內存數(shù)據(jù)庫，對于讀取QPS很高的業(yè)務非常友好。但在寫入時，由于必須先將數(shù)據(jù)存儲到磁盤中，所以寫入效率相對較低，而且Redis服務的線程數(shù)有限，容易出現(xiàn)并發(fā)瓶頸。
當一個請求到來時，如果請求的Key不存在，那么Redis會嘗試從磁盤中讀取數(shù)據(jù)，這個過程比較慢，可能會被惡意攻擊者發(fā)起的大量并發(fā)請求耗盡Redis服務器的線程資源，導致整個Redis系統(tǒng)崩潰。這種現(xiàn)象就稱為Redis系統(tǒng)擊穿。
2. 預防Redis系統(tǒng)擊穿
為了預防Redis系統(tǒng)擊穿，我們需要在系統(tǒng)設計過程中考慮以下幾點：
2.1 緩存穿透
緩存穿透是指大量重復請求一個不存在于緩存數(shù)據(jù)中的Key，導致請求穿透到數(shù)據(jù)庫中。為了避免這種情況，我們可以將不存在于緩存數(shù)據(jù)中的請求都攔截掉。
可以使用布隆過濾器來實現(xiàn)該功能。布隆過濾器可以將請求做一個簡單的哈希映射，在過濾器中查詢是否存在，如果不存在就直接返回結果，避免繼續(xù)訪問數(shù)據(jù)庫。布隆過濾器的實現(xiàn)如下：
“`python
import redis
from bitarray import bitarray
class BloomFilter:
def __init__(self, host=’localhost’, port=6379, db=0, key=’bloom_filter’, capacity=10000, error_rate=0.001):
self.key = key
self.capacity = capacity
self.error_rate = error_rate
self.conn = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
self.bit_size, self.num_hashes = self._get_optimal_params()
self.bits = bitarray(self.bit_size)
def _get_optimal_params(self):
#根據(jù)給定的容錯率和數(shù)據(jù)量計算最佳的BitArray大小和哈希函數(shù)個數(shù)
m = self.capacity * abs(math.log(self.error_rate)) / (math.log(2) ** 2)
k = math.ceil(m * math.log(2) / self.capacity)
return int(m), k
def _get_hash(self, value):
# 計算哈希值
m = hashlib.md5()
m.update(value.encode())
return int(m.hexdigest(), 16)
def add(self, value):
# 將哈希值分別與BitArray進行計算，并將計算結果設為1
hashes = []
for i in range(self.num_hashes):
hashes.append(self._get_hash(value + str(i)))
for hash in hashes:
self.bits[hash % self.bit_size] = 1
self.conn.setbit(self.key, self.bits.to01())
def exists(self, value):
# 判斷是否存在
hashes = []
for i in range(self.num_hashes):
hashes.append(self._get_hash(value + str(i)))
for hash in hashes:
if not self.bits[hash % self.bit_size]:
return False
return True
2.2 熱點數(shù)據(jù)預取
熱點數(shù)據(jù)指的是經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)從緩存中讀取效率非常高。在系統(tǒng)設計時，可以通過一些技術手段將常用的數(shù)據(jù)預取到緩存中，避免每次訪問都從數(shù)據(jù)庫中讀取。
可以使用定時任務的方式或者Redis的訂閱/發(fā)布功能實現(xiàn)該功能。例如，我們可以寫一個腳本，定時查詢出熱點數(shù)據(jù)并將其存入Redis緩存中。
```python
import redis
class RedisPreFetcher:
def __init__(self, host='localhost', port=6379, db=0):
self.conn = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
def fetch(self):
#查詢出熱點數(shù)據(jù)
hot_data = [i for i in range(100)]
for data in hot_data:
self.conn.set('hot_data:'+str(data), 'value')
2.3 限流
限流機制可以幫助我們控制請求的訪問頻率，避免大量的請求同時到達，從而減輕服務器的并發(fā)壓力?？梢酝ㄟ^設置閥值來識別異常請求，并將這些請求拒絕或延遲執(zhí)行。
可以使用Redis的計數(shù)器和zset來實現(xiàn)該功能。例如，我們可以設置一個計數(shù)器，每次收到一個請求就將計數(shù)器的值加1，當計數(shù)器的值超過某個閾值時，就將該請求加入到zset中，并設置到達時間，定時檢查zset中的請求是否到達限流時間，如果到達時間就將其移出zset，放行請求。
“`python
import redis
import time
class RedisRateLimiter:
def __init__(self, host=’localhost’, port=6379, db=0, limit=100, period=10):
self.conn = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
self.limit = limit
self.period = period
def check(self, key):
now = int(time.time())
self.conn.incr(key)
if int(self.conn.get(key)) > self.limit:
self.conn.zadd(‘limit:’+key, now, now)
self.conn.expire(‘limit:’+key, self.period)
return False
return True
def clean(self, key):
now = int(time.time())
self.conn.zremrangebyscore(‘limit:’+key, 0, now-self.period)
3. 解決Redis系統(tǒng)擊穿
除了上述預防Redis系統(tǒng)擊穿的方法之外，我們還可以通過以下方法來解決Redis系統(tǒng)擊穿：
3.1 加鎖
可以使用分布式鎖的方式，在讀取緩存數(shù)據(jù)前先進行加鎖，避免多個請求同時訪問數(shù)據(jù)庫。如果緩存中不存在數(shù)據(jù)，就先進行加鎖操作，防止多個請求同時讀取數(shù)據(jù)庫，并將讀取的數(shù)據(jù)存入緩存中。加鎖可以使用Redis的setnx命令實現(xiàn)。
3.2 降級
當Redis系統(tǒng)出現(xiàn)滑坡時，我們可以選擇降級策略。例如，我們可以設置一個默認值作為緩存數(shù)據(jù)，當訪問的數(shù)據(jù)不存在于緩存中時就直接返回默認值?；蛘呶覀兛梢院雎哉埱?，等待Redis系統(tǒng)恢復后再進行處理。
4. 總結
本文介紹了預防Redis系統(tǒng)擊穿的方法和解決Redis系統(tǒng)擊穿的策略。在實際的系統(tǒng)設計中，我們需要采用多種手段來防范風險，避免單一手段的失效。同時我們也可以利用高科技手段，如機器學習等算法來優(yōu)化系統(tǒng)性能。
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網(wǎng)頁標題：破解Redis系統(tǒng)擊穿預防與解決方案（redis系統(tǒng)擊穿方案）
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