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Redis 是流行的開源緩存與鍵值數(shù)據(jù)庫，它被廣泛應用于互聯(lián)網(wǎng)應用中，但是也存在緩存雪崩與穿透等問題。這篇文章將詳細介紹 Redis 雪崩與穿透的概念和原因，并給出可行的抑制方案。
一、Redis 雪崩
Redis 雪崩是指由于緩存服務器宕機或者大規(guī)模 KEY 同時失效，導致大量請求直接訪問數(shù)據(jù)庫，導致數(shù)據(jù)庫壓力驟增，最終導致數(shù)據(jù)庫崩潰的情況。出現(xiàn)雪崩的主要原因是 Redis 緩存的 key 過期時間相同或者非常接近，導致在同一時間段內，大量 key 同時失效，無法被緩存命中，從而直接訪問數(shù)據(jù)庫。
為了避免 Redis 緩存雪崩的出現(xiàn)，我們需要采取以下的抑制措施：
1. 設置不同的 key 過期時間，用于分散過期的時間點，避免大規(guī)模 key 同時失效。
2. 實現(xiàn) Redis 高可用架構，采用 Redis 集群方案，保持多個節(jié)點之間的數(shù)據(jù)同步性。
3. 提高 Redis 緩存的容錯能力，避免單點故障，通過增加備用 Redis 以及自動切換節(jié)點等方案，提高 Redis 崩潰的可恢復性。
二、Redis 穿透
Redis 穿透是指由于緩存中不存在某個 key，但是惡意請求卻不斷地訪問這些不存在的 key，導致大量請求直接訪問數(shù)據(jù)庫，造成數(shù)據(jù)庫訪問壓力過大的情況，也會給數(shù)據(jù)庫帶來安全風險。
為了避免 Redis 緩存穿透的出現(xiàn)，我們需要采取以下的抑制措施：
1. 實現(xiàn) Bloom Filter 算法，對查詢的請求進行過濾，如果查詢的值不存在于 Bloom Filter 中，則可以直接返回，避免直接訪問數(shù)據(jù)庫。
2. 對于存在大量的穿透問題，可以采用本地緩存方案，將部分不會頻繁變化的數(shù)據(jù)緩存到本地，減少 Redis 的訪問次數(shù)和壓力。
3. 加入限流功能，對于頻繁訪問 Redis 的用戶進行限制，防止惡意攻擊。
以下示例代碼將演示如何采用 Bloom Filter 算法進行 Redis 緩存穿透的抑制：
“`python
import redis
from pybloom_live import BloomFilter
class RedisBloomFilter:
def __init__(self, redis_cli):
self.redis_cli = redis_cli
self.filter = BloomFilter(capacity=1000000, error_rate=0.001)
self.redis_key = ‘bloomfilter’
def __contns__(self, item):
if item in self.filter:
return True
if self.redis_cli.get(item):
self.filter.add(item)
return True
return False
def add(self, item):
self.redis_cli.set(item, 1)
self.filter.add(item)
通過以上的示例代碼，我們可以在 Redis 中實現(xiàn) Bloom Filter 算法，對查詢請求進行過濾，減少 Redis 緩存穿透的問題，避免數(shù)據(jù)庫被頻繁訪問而受到安全威脅。
三、結論
Redis 緩存雪崩和穿透都是常見的 Redis 緩存問題，容易對數(shù)據(jù)庫帶來極大的壓力和安全風險。為了避免這些問題的發(fā)生，我們需要采取多種措施來提高 Redis 的可靠性和安全性，包括設置不同的 key 過期時間、實現(xiàn) Redis 高可用架構、提高 Redis 緩存的容錯能力、采用 Bloom Filter 算法等。只有這樣，我們才能夠更好地保障 Redis 緩存系統(tǒng)的可靠性和安全性，為企業(yè)的應用業(yè)務提供更好的性能和穩(wěn)定性保障。
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網(wǎng)頁標題：Redis雪崩與穿通抑制崩潰的可行性（redis的雪崩和穿通）
標題來源：http://www.dlmjj.cn/article/ccocjod.html
