Redis场景问题1:缓存穿透
Redis 缓存穿透是指在缓存系统(如 Redis)中,当客户端请求的数据既不在缓存中,也不在数据库中时,每次请求都会直接穿透缓存访问数据库,从而给数据库带来巨大压力,甚至可能导致数据库崩溃。下面为你详细介绍其产生原因、解决方案以及示例代码。
产生原因
- 非法请求:恶意攻击者可能会故意发送大量不存在于数据库中的请求,使缓存失去作用,请求全部落到数据库上。
- 业务逻辑错误:在业务开发过程中,如果对数据的判断逻辑有误,可能会导致程序请求不存在的数据。
解决方案
1. 缓存空对象
当请求的数据在数据库中不存在时,将一个空对象(如null
、""
)存入缓存,并设置一个较短的过期时间。这样下次相同的请求就会直接从缓存中获取空对象,而不会再次访问数据库。
2. 布隆过滤器
布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构,用于判断一个元素是否存在于一个集合中。在请求访问缓存之前,先通过布隆过滤器判断该请求的数据是否可能存在。如果布隆过滤器判断数据不存在,那么就直接返回,避免访问数据库。
示例代码(Python + Redis)
以下是使用 Python 和 Redis 实现缓存空对象的示例代码:
import redis# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)def get_data(key):# 先从缓存中获取数据data = r.get(key)if data is not None:# 如果缓存中有数据,直接返回if data == b'':return Nonereturn data.decode('utf-8')else:# 缓存中没有数据,从数据库中获取(这里用模拟函数代替)data = get_data_from_db(key)if data is None:# 如果数据库中也没有数据,缓存空对象r.setex(key, 60, '') # 设置过期时间为60秒else:# 数据库中有数据,存入缓存r.setex(key, 3600, data) # 设置过期时间为3600秒return datadef get_data_from_db(key):# 模拟从数据库中获取数据# 这里可以替换为实际的数据库查询操作if key == 'existing_key':return 'some data'return None# 测试
print(get_data('existing_key'))
print(get_data('non_existing_key'))
上述代码实现了一个简单的缓存空对象的机制,当请求的数据在数据库中不存在时,会将空对象存入缓存,避免下次请求再次访问数据库。
布隆过滤器示例(Python + RedisBloom)
如果你使用的是 RedisBloom 模块,可以使用布隆过滤器来解决缓存穿透问题:
from redisbloom.client import Client# 连接RedisBloom
rb = Client()# 初始化布隆过滤器
rb.bfCreate('mybloom', 0.01, 1000) # 错误率为0.01,预计插入1000个元素# 向布隆过滤器中添加元素
rb.bfAdd('mybloom', 'existing_key')def get_data_with_bloom(key):# 先通过布隆过滤器判断元素是否可能存在if not rb.bfExists('mybloom', key):return None# 再从缓存中获取数据data = r.get(key)if data is not None:if data == b'':return Nonereturn data.decode('utf-8')else:data = get_data_from_db(key)if data is None:r.setex(key, 60, '')else:r.setex(key, 3600, data)return data# 测试
print(get_data_with_bloom('existing_key'))
print(get_data_with_bloom('non_existing_key'))
上述代码使用了 RedisBloom 模块的布隆过滤器,在请求访问缓存之前,先通过布隆过滤器判断元素是否可能存在,从而减少不必要的数据库访问。
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