Redis穿透雪崩，顺利击透难坎（redis穿透击透雪崩）
Redis穿透雪崩，顺利击透难坎
在高并发的互联网应用中，缓存是一个不可或缺的组件。而Redis作为一款高性能的内存数据库，受到了越来越多开发者的青睐。但是，任何技术都有其局限性，Redis也不例外。当出现缓存穿透或缓存雪崩的情况时，Redis可能会面临一些难题。下面，本文将就此问题展开讨论。
一、Redis缓存穿透
Redis缓存穿透指的是缓存和数据库中都不存在的数据，导致每次请求都会访问数据库。这种情况下，如果恶意攻击者频繁发起类似请求，会导致服务器资源耗尽，从而使系统瘫痪。
那么，如何避免Redis缓存穿透呢？常见的做法是采用布隆过滤器。下面是示例代码：
“`python
import redis
from pybloom_live import BloomFilter
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)
bf = BloomFilter(capacity=10000, error_rate=0.001)
@deco
def get_data(id):
if id not in bf:
return None
data = r.get(f”key_{id}”)
if data:
return data
# 从数据库中读取数据
data = db.get_data(id)
# 数据不存在，则设置空值
if not data:
bf.add(id)
r.set(f”key_{id}”, “”)
# 数据存在，则放入缓存
r.set(f”key_{id}”, data)
return data
通过pybloom_live库创建布隆过滤器bf，设定容量和误判率。然后，在每次访问数据前，都先检查id是否在布隆过滤器中。如果存在，则说明数据可能在Redis中，进行正常的缓存访问即可；否则说明数据不存在，直接返回None，从而避免了对数据库的多次访问。
二、Redis缓存雪崩
Redis缓存雪崩指的是某一时刻，缓存中对某一key的请求特别多，导致缓存集中失效，请求直接到达数据库，压力集中在数据库上，导致数据库崩溃。那么，如何避免Redis缓存雪崩呢？
1. 数据过期时间随机化
我们可以在每个key的过期时间上加上一个随机值，如下所示：
```pythonimport redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
import random
r.setex('key:1', random.randint(1, 7200), 'value')
这样可以将缓存失效时间分散在时间轴上，减缓缓存同时失效对系统的冲击。
2. 加锁
使用分布式锁，确保在缓存失效的时候，不会有大量的线程将请求同时打到数据库，增加数据库负载。下面是示例代码：
“`python
import redis
import time
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)
@deco
def get_data(id):
data = r.get(f”key_{id}”)
# 未查询到数据，加锁
if not data:
with r.lock(‘lock_{id}’, blocking_timeout=3, timeout=10) as lock:
# 防止缓存击穿
data = r.get(f”key_{id}”)
if not data:
# 从数据库中读取数据
data = db.get_data(id)
# 数据不存在，则设置空值
if not data:
r.set(f”key_{id}”, “”, ex=300)
# 数据存在，则放入缓存
else:
r.set(f”key_{id}”, data, ex=300)
return data
以上代码使用redis-py-lock实现分布式锁，在冷启动或缓存失效时，获取锁进行数据库查询。如果缓存击穿，即某一个key被高并发的请求所访问到，也能够起到防止其同时对数据库的访问，减少数据库的负载。
综上所述，Redis穿透和雪崩问题的存在是由于缓存失效的同时导致大量请求到达数据库，造成系统的瘫痪。而基于布隆过滤器和加锁等技术手段，可以减轻系统负载，提升系统的性能和稳定性。
