利用Redis防止缓存穿透的原理浅析(redis缓存穿透原理)

利用Redis防止缓存穿透的原理浅析

缓存穿透是指当缓存中没有需要查询的数据时,就需要从数据库中获取数据。但如果恶意攻击者请求一个不存在的键,每次都会访问数据库,这种情况就称为缓存穿透。缓存穿透不仅会占用大量的资源,还会降低应用程序的性能。

为防止缓存穿透发生,可以使用Redis作为缓存中间件来解决。Redis是一个内存数据库,它可以将数据存储在内存中,从而提高缓存的访问速度。

Redis防止缓存穿透的原理是通过布隆过滤器实现的。布隆过滤器可以用于检测一个元素是否在一个集合中,它的基本原理是使用多个哈希函数将元素映射到不同的位,将位数组初始化为0,当一个元素被查询时,将其哈希到多个位上,如果所有的位都是1,则认为元素存在于集合中,否则认为元素不存在于集合中。

在使用Redis防止缓存穿透时,首先需要将查询过的成功结果和失败结果都进行缓存。当有一个查询请求到来时,先通过布隆过滤器判断该请求是否合法,如果合法,则从缓存中查找数据,如果缓存中不存在数据,则从数据库中查询,并将结果存入缓存中;如果该请求不合法,则直接返回空结果,不需要进行数据库查询。

以下是使用Python实现布隆过滤器的代码:

import math
import mmh3
from bitarray import bitarray
class BloomFilter:
def __init__(self, n, false_positive):
self.n = n
self.false_positive = false_positive
self.m = int(math.ceil((n * math.log(false_positive)) / math.log(1.0 / (pow(2.0, math.log(2.0))))))
self.k = int(math.ceil((self.m / n) * math.log(2.0)))
self.bit_array = bitarray(self.m)
self.bit_array.setall(0)
def add(self, key):
for i in range(self.k):
index = mmh3.hash(key, i) % self.m
self.bit_array[index] = 1
def __contns__(self, key):
for i in range(self.k):
index = mmh3.hash(key, i) % self.m
if self.bit_array[index] == 0:
return False
return True

使用Redis防止缓存穿透的代码如下:

import redis
from bloomfilter import BloomFilter

def query_data_from_redis(key):
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
data = r.get(key)
if data:
return data
else:
return None

def query_data_from_db(key):
# fetch data from database
data = ...
# save data to redis cache
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.set(key, data)
return data

# init bloom filter
bf = BloomFilter(100000, 0.01)
def query_data(key):
if key in bf:
data = query_data_from_redis(key)
if data:
return data
else:
data = query_data_from_db(key)
return data
else:
return None

在以上代码中,首先定义了一个BloomFilter,用于判断查询请求是否合法。在查询数据时,先通过BloomFilter判断请求是否合法,如果请求合法,则从Redis缓存中获取数据,如果Redis缓存中不存在数据,则从数据库中查询,并将结果存入Redis缓存中。如果请求不合法,则直接返回None。

通过以上方式,可以有效地防止缓存穿透的发生,并提高应用程序的性能。


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