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Redis面試踩坑寶典：解決穿透面試難題
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在開發(fā)中，我們經(jīng)常會(huì)使用緩存來提高系統(tǒng)的性能和效率，其中Redis是一種優(yōu)秀的緩存技術(shù)。但是，在面試過程中，不少同學(xué)會(huì)遇到Redis緩存穿透的問題，這是一個(gè)比較棘手的問題，本文將帶大家了解Redis緩存穿透問題，并給出對(duì)應(yīng)的解決方案。
什么是Redis緩存穿透？
簡單來說，Redis緩存穿透是指惡意用戶通過構(gòu)造惡意請(qǐng)求，使得緩存中查詢不到對(duì)應(yīng)的結(jié)果，從而導(dǎo)致每次都要去查詢數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致系統(tǒng)壓力大、性能下降等問題。
常見的緩存穿透方式有：利用不存在的Key，利用存在的但是無法使用的Key，以及請(qǐng)求參數(shù)為非法字符的情況等。下面給出如何模擬緩存穿透漏洞：
1. 創(chuàng)建一個(gè)慢查詢的模擬服務(wù)
“`java
@RestController
public class SlowServiceController {
@GetMapping(“/slowservice”)
public string slowService(@RequestParam(value = “id”, required = false) String id) {
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return “This is slow service response for id: ” + id;
}
}
2. 在業(yè)務(wù)邏輯中使用緩存
```java
@Service
public class SlowService {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(SlowService.class);
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
public String getCachedResponse(String id) {
String cacheKey = "response_for_id_" + id;
String cachedResponse = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
if (cachedResponse == null) {
log.info("cache miss for key: {}", cacheKey);
cachedResponse = getSlowResponseFromService(id);
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, cachedResponse, 30, TimeUnit.SECONDS);
} else {
log.info("cache hit for key: {}", cacheKey);
}
return cachedResponse;
}
public String getSlowResponseFromService(String id) {
String serviceUrl = "http://localhost:8090/slowservice?id=" + id;
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
ResponseEntity responseEntity = restTemplate.getForEntity(serviceUrl, String.class);
if (HttpStatus.OK.equals(responseEntity.getStatusCode())) {
return responseEntity.getBody();
}
return "";
}
}
如上代碼所示，我們在業(yè)務(wù)邏輯中加入了緩存的邏輯，如果從Redis中查詢不到對(duì)應(yīng)的結(jié)果，就會(huì)去慢查詢的模擬服務(wù)中獲取響應(yīng)。
3. 創(chuàng)建一個(gè)模擬請(qǐng)求
“`java
@Component
public class RequestSimulator {
public void simulateRegularRequest() {
SlowService slowService = new SlowService();
String response = slowService.getCachedResponse(“123”);
System.out.println(“response: ” + response);
}
public void simulateMaliciousRequest() {
SlowService slowService = new SlowService();
String response = slowService.getCachedResponse(“666”);
System.out.println(“response: ” + response);
}
}
如上代碼所示，我們創(chuàng)建了兩個(gè)請(qǐng)求模擬方法：simulateRegularRequest用于正常請(qǐng)求，simulateMaliciousRequest用于模擬緩存穿透攻擊。
緩存穿透的解決方案
上述代碼中，我們使用了Redis緩存來提高系統(tǒng)性能，但同時(shí)也存在緩存穿透的問題，導(dǎo)致系統(tǒng)異常。那么，我們該如何解決Redis緩存穿透問題呢？
1. 布隆過濾器
布隆過濾器是一種用于判定一個(gè)元素是否屬于一個(gè)集合的高效數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以快速過濾掉不存在于集合中的元素，從而避免了緩存穿透問題。在Redis中，布隆過濾器是通過RedisBloom插件實(shí)現(xiàn)的。
2. 針對(duì)不存在的Key設(shè)置默認(rèn)值
在Redis中，我們可以為不存在的Key設(shè)置一個(gè)默認(rèn)值，從而避免緩存穿透問題。代碼實(shí)現(xiàn)如下：
```java
public String getCachedResponse(String id) {
String cacheKey = "response_for_id_" + id;
String cachedResponse = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
if (cachedResponse == null) {
log.info("cache miss for key: {}", cacheKey);
cachedResponse = getSlowResponseFromService(id);
if (cachedResponse != null && cachedResponse.length() > 0) {
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, cachedResponse, 30, TimeUnit.SECONDS);
} else {
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, "", 30, TimeUnit.SECONDS);
}
} else {
log.info("cache hit for key: {}", cacheKey);
}
return cachedResponse.length()
}
如上代碼所示，我們針對(duì)不存在的Key設(shè)置了一個(gè)默認(rèn)值，這種解決方案能夠有效防止緩存穿透問題。
3. 預(yù)加載緩存
在系統(tǒng)下線期間，我們可以預(yù)加載緩存數(shù)據(jù)，這樣可以有效避免緩存穿透問題。但是，預(yù)加載緩存需要大量IO資源，如果數(shù)據(jù)量過大，會(huì)影響到系統(tǒng)性能，因此需要根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇。
總結(jié)
通過上述代碼示例，我們可以看到，Redis緩存穿透雖然是一個(gè)比較棘手的問題，但是我們可以采用合適的解決方案來避免這個(gè)問題。在實(shí)際開發(fā)中，我們要根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景選擇不同的緩存解決方案，從而提高系統(tǒng)的性能和效率。
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