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解決Redis緩存穿透問題，保障DB安全性
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隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展，越來越多的在線應用開始采用Redis作為緩存數(shù)據(jù)庫來提高系統(tǒng)的性能和擴展性。但是，Redis緩存穿透問題一直是一個被廣泛關注的問題，它不僅會影響系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，還會直接影響數(shù)據(jù)庫的安全性。那么，如何解決Redis緩存穿透問題，保障DB安全性呢？
Redis緩存穿透問題是指黑客惡意攻擊緩存系統(tǒng)，通過構造不存在的Key來不斷查詢數(shù)據(jù)庫，導致緩存未命中，最終將請求發(fā)送到數(shù)據(jù)庫，造成數(shù)據(jù)庫的瞬時壓力增大，嚴重的甚至會導致數(shù)據(jù)庫宕機。
為了解決這個問題，我們可以采用以下幾個方法：
1. 數(shù)據(jù)預熱
在Redis啟動時，我們將所有的緩存Key都加載進Redis中，可以通過腳本等方式實現(xiàn)。這樣可以避免黑客構造不存在Key來查詢數(shù)據(jù)庫，同時也可以提高系統(tǒng)的查詢性能和響應速度。
下面是一個Python腳本示例，用于將所有的商品信息從數(shù)據(jù)庫加載到Redis中：
import redis
import MySQLdb
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='password', db='database_name', port=3306)
cursor = conn.cursor()
# 查詢所有商品信息
cursor.execute("SELECT * FROM products")
rows = cursor.fetchall()
# 將所有的商品信息加載到Redis中
for row in rows:
key = 'product:' + str(row[0])
value = row[1]
r.set(key, value)
2. 布隆過濾器
布隆過濾器是一種特殊的數(shù)據(jù)結構，它可以用于判斷一個元素是否在集合中，同時也可以過濾掉那些一定不存在于集合中的元素。對于Redis緩存穿透問題，我們可以將所有存在于數(shù)據(jù)庫中的Key加入到布隆過濾器中，并且在每次查詢Redis之前，先通過布隆過濾器來過濾掉那些一定不存在于Redis中的Key，從而避免了無效查詢的出現(xiàn)。
下面是一個Python腳本示例，用于實現(xiàn)布隆過濾器：
import redis
from bitarray import bitarray
import mmh3
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
# 創(chuàng)建布隆過濾器，需要維護10000個元素
n = 10000
p = 0.0001
bit_size = -(n * math.log(p))/(math.log(2)**2)
hash_count = int((bit_size/n) * math.log(2))
bit_array = bitarray(bit_size)
bit_array.setall(0)
# 將數(shù)據(jù)庫中所有存在的Key加入到布隆過濾器中
conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='password', db='database_name', port=3306)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT id FROM products")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
key = 'product:' + str(row[0])
index1 = mmh3.hash(key) % bit_size
index2 = (mmh3.hash(key, seed=2)) % bit_size
index3 = (mmh3.hash(key, seed=3)) % bit_size
bit_array[index1] = 1
bit_array[index2] = 1
bit_array[index3] = 1
# 查詢Redis中的Key時，先通過布隆過濾器來過濾掉不存在的Key
def is_exist_redis(key):
index1 = mmh3.hash(key) % bit_size
index2 = (mmh3.hash(key, seed=2)) % bit_size
index3 = (mmh3.hash(key, seed=3)) % bit_size
if bit_array[index1] and bit_array[index2] and bit_array[index3]:
return r.get(key)
return None
3. 緩存預設
對于一些用戶查詢次數(shù)較少的數(shù)據(jù)，我們可以將其預設到Redis中，從而避免了查詢時直接訪問數(shù)據(jù)庫的情況。對于一些容易受到攻擊的數(shù)據(jù)，我們可以將其緩存時間設定較短，從而降低攻擊的威脅。
下面是一個Python腳本示例，用于實現(xiàn)緩存預設：
import redis
import MySQLdb
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
# 預設一些容易被訪問的用戶數(shù)據(jù)到Redis中
r.set('user:1001:name', 'Tom')
r.set('user:1001:tel', '13812345678')
r.set('user:1001:addr', 'beijing')
r.expire('user:1001:name', 3600)
r.expire('user:1001:tel', 3600)
r.expire('user:1001:addr', 3600)
# 在查詢用戶信息時，如果存在于Redis中，則直接返回，否則查詢數(shù)據(jù)庫然后加載到Redis中并返回
def get_user_info(uid):
name = r.get('user:' + str(uid) + ':name')
tel = r.get('user:' + str(uid) + ':tel')
addr = r.get('user:' + str(uid) + ':addr')
if name and tel and addr:
return {'name': name, 'tel': tel, 'addr': addr}
else:
conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='password', db='database_name', port=3306)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT name,tel,addr FROM users WHERE id=%s", (uid,))
row = cursor.fetchone()
if row:
name, tel, addr = row
r.set('user:' + str(uid) + ':name', name)
r.set('user:' + str(uid) + ':tel', tel)
r.set('user:' + str(uid) + ':addr', addr)
r.expire('user:' + str(uid) + ':name', 3600)
r.expire('user:' + str(uid) + ':tel', 3600)
r.expire('user:' + str(uid) + ':addr', 3600)
return {'name': name, 'tel': tel, 'addr': addr}
return None
以上所述，是三種解決Redis緩存穿透問題和保障DB安全性的方法，可以根據(jù)具體需要和情況來選擇合適的解決方案。同時，我們也應該注意保護Redis的安全性，比如限制IP訪問等，從而最大限度地保障Redis的安全穩(wěn)定性。
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文章轉載：http://www.dlmjj.cn/article/codogeo.html
