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現(xiàn)如今，Redis作為一款高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫已經(jīng)廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)后端。但是在實(shí)際應(yīng)用中，我們難免會遇到一些問題，比如Redis穿透。這是指攻擊者通過惡意構(gòu)造查詢條件繞過緩存直接查詢數(shù)據(jù)庫的情況，這樣會導(dǎo)致緩存命中率降低，數(shù)據(jù)庫負(fù)載過高，甚至可能會造成系統(tǒng)癱瘓。
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那么，如何解決Redis穿透的問題呢？本文將提出一種新的解決方案，希望能夠?qū)Υ蠹矣兴鶐椭?/p>
我們首先來看一下傳統(tǒng)的解決方案：布隆過濾器。布隆過濾器是一種概率性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以判斷某個(gè)元素是否在一個(gè)集合中，同時(shí)又不需要存儲每個(gè)元素的具體值，因此可以節(jié)省大量空間。在解決Redis穿透問題的過程中，我們可以將查詢條件的hash作為布隆過濾器的輸入，如果輸出結(jié)果為存在，則向緩存中查詢，否則直接返回空結(jié)果。這樣可以有效地減輕惡意訪問的壓力。具體實(shí)現(xiàn)代碼如下：
public class BloomFilter {
private BitSet bitSet;
private int size;
private int hashCount;
public BloomFilter(int size, int hashCount) {
this.bitSet = new BitSet(size);
this.size = size;
this.hashCount = hashCount;
}
public void add(string KEY) {
for (int i = 0; i
int hash = hash(key, i);
bitSet.set(hash % size, true);
}
}
public boolean test(String key) {
for (int i = 0; i
int hash = hash(key, i);
if (!bitSet.get(hash % size)) {
return false;
}
}
return true;
}
private int hash(String key, int index) {
int hash = 0;
for (int i = 0; i
hash = hash * 131 + key.charAt(i);
}
return (hash + index) % size;
}
}
public class RedisCache {
private Jedis jedis;
private BloomFilter bloomFilter;
public RedisCache(Jedis jedis, int size, int hashCount) {
this.jedis = jedis;
this.bloomFilter = new BloomFilter(size, hashCount);
}
public String get(String key) {
if (!bloomFilter.test(key)) {
return null;
}
String value = jedis.get(key);
if (value == null) {
bloomFilter.add(key);
}
return value;
}
}
在上述代碼中，我們定義了一個(gè)BloomFilter類用于構(gòu)造布隆過濾器，以及一個(gè)RedisCache類用于執(zhí)行緩存操作。其中，BloomFilter類的構(gòu)造函數(shù)需要傳入兩個(gè)參數(shù)，分別為過濾器大小和哈希次數(shù)。而RedisCache類的構(gòu)造函數(shù)需要傳入一個(gè)Jedis實(shí)例，以及布隆過濾器的兩個(gè)參數(shù)。
在RedisCache類中，我們首先通過調(diào)用布隆過濾器的test方法來判斷查詢條件是否存在于布隆過濾器中，如果不存在，直接返回null。如果存在，則調(diào)用jedis的get方法從緩存中獲取結(jié)果。如果結(jié)果為空，則說明緩存中沒有該查詢結(jié)果，我們需要將查詢條件加入到布隆過濾器中，以便于下一次查詢的時(shí)候可以攔截掉。返回查詢結(jié)果即可。
雖然布隆過濾器的效果不錯(cuò)，但是同一時(shí)間大量的緩存穿透請求還是可能導(dǎo)致布隆過濾器碰撞率過高，從而影響緩存命中率。因此，我們需要采用更加高效的方法解決這個(gè)問題。
接下來，我們提出一種新的解決方案：Redis緩存雪崩。所謂Redis緩存雪崩，就是指緩存中大量的數(shù)據(jù)同時(shí)失效，導(dǎo)致所有新請求都需要重新查詢數(shù)據(jù)庫，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫負(fù)載過高的情況。我們可以通過在緩存中采用不同的過期時(shí)間來解決這個(gè)問題。
具體來說，我們可以將緩存中的數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)律分為多個(gè)區(qū)域，并分別設(shè)置不同的過期時(shí)間。例如，我們可以將緩存分為48個(gè)小時(shí)內(nèi)的熱數(shù)據(jù)和48小時(shí)以外的冷數(shù)據(jù)，前者設(shè)置比較短的過期時(shí)間，后者設(shè)置比較長的過期時(shí)間。這樣可以讓訪問熱數(shù)據(jù)的請求能夠快速命中緩存，從而減輕數(shù)據(jù)庫的負(fù)載，同時(shí)也可以讓冷數(shù)據(jù)的緩存不容易同時(shí)失效，從而避免緩存雪崩的問題。具體實(shí)現(xiàn)代碼如下：
public class RedisCache {
private Jedis jedis;
public RedisCache(Jedis jedis) {
this.jedis = jedis;
}
public String get(String key) {
String value = jedis.get(key);
if (value == null) {
value = queryFromDatabase(key);
if (value != null) {
int ttl = calculateTtl(key);
jedis.setex(key, ttl, value);
}
}
return value;
}
private String queryFromDatabase(String key) {
// ...
}
private int calculateTtl(String key) {
if (isHotData(key)) {
return 60; // 60秒過期
} else {
return 86400; // 1天過期
}
}
private boolean isHotData(String key) {
// ...
}
}
在上述代碼中，我們定義了一個(gè)RedisCache類用于執(zhí)行緩存操作。在get方法中，我們首先通過調(diào)用jedis的get方法從緩存中獲取結(jié)果。如果結(jié)果為空，則說明緩存中沒有該查詢結(jié)果，我們需要從數(shù)據(jù)庫中查詢，并判斷結(jié)果是否為空。如果結(jié)果不為空，則根據(jù)查詢條件是否為熱數(shù)據(jù)來計(jì)算出不同的過期時(shí)間，并調(diào)用jedis的setex方法將結(jié)果寫入緩存中。
至此，我們已經(jīng)介紹了兩種解決Redis穿透問題的方案：布隆過濾器和Redis緩存雪崩。每種方案都有其適用的場景和局限性，具體使用需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇。希望本文能夠?qū)Υ蠹矣兴鶐椭?/p>
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新聞標(biāo)題：方案Redis穿透之路一種新的解決方案（redis穿透問題解決）
標(biāo)題路徑：http://fisionsoft.com.cn/article/dhphioh.html
