Was ist die Lösung für Redis-Lawine und -Penetration?

Die Lösung ist: 1. Cache-Penetration, Sie können auch leere Daten zwischenspeichern und Bloom-Filter verwenden. 2. Cache-Lawine, Sie können den entsprechenden Hotspot-Schlüssel so einstellen, dass er nie abläuft, mehrere Caches kombinieren und Redis von Drittanbietern kaufen Da die Ablaufzeit gestaffelt ist, kann die Ablaufzeit zufällig generiert werden.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Redis Version 5.0.10, DELL G3-Computer.

Redis-Cache-Penetration und Lösungen

1. Wenn der vom Benutzer abgefragte Schlüssel nicht in Redis vorhanden ist und die entsprechende ID nicht in der Datenbank vorhanden ist, wird er von illegalen Benutzern angegriffen Eine große Anzahl von Anfragen wird direkt auf die Datenbank übertragen, was zu Ausfallzeiten führt und sich somit auf das gesamte System auswirkt.

2. Lösung 1: Zwischenspeichern Sie auch leere Daten wie leere Zeichenfolgen, leere Objekte, leere Arrays oder Listen. Der Code lautet wie folgt:

if (list != null && list.size() > 0) {
     redisOperator.set("subCat:" + rootCatId, JsonUtils.objectToJson(list));
} else {
     redisOperator.set("subCat:" + rootCatId, JsonUtils.objectToJson(list), 5*60);
}

3. Lösung 2: Bloom-Filter: Bestimmen Sie, ob ein Element vorhanden ist In einem Array wird, wie in der Abbildung unten gezeigt, ein Binärwert verwendet, der relativ wenig Speicher belegt, und 1 bedeutet, dass ein Wert sehr schnell gespeichert wird Algorithmus. Speichern Sie den entsprechenden Wert an einer bestimmten Position im Bloom-Filtersatz. Wenn ein nicht vorhandener Schlüsselwert übergeben wird, wird er mit dem Satz abgeglichen , es wird eine Null zurückgeben

Nachteile: 1. 1 % Fehleinschätzungsrate, wenn ein Schlüssel nicht im Bloom-Array vorhanden ist, aber aufgrund dieser Fehleinschätzungsrate wird unter bestimmten Umständen beurteilt, dass der Schlüssel vorhanden ist Das Array ist länger. Je niedriger die Falsch-Positiv-Rate ist, desto kürzer ist das Array, desto höher ist die Falsch-Positiv-Rate.

2 Wenn wir einen Schlüsselwert löschen möchten, löschen wir den Inhalt in unserer Datenbank und redis, dies ist jedoch nicht möglich im Bloom-Array gelöscht, weil an einer bestimmten Position im Array ein Schlüsselpaar vorhanden ist. Wenn wir es löschen möchten, ändern wir 1 in 0, aber alle Schlüsselwerte werden gelöscht

3 . Die Komplexität des Codes wird auch zunehmen, da wir ihn zusätzlich pflegen müssen. Wenn wir einen Redis-Cluster verwenden, muss der Bloom-Filter in Verbindung mit Redis verwendet werden. 2. Redis-Cache-Lawine: Die Daten im Cache schlagen in großen Mengen fehl, und diese Verwendung erfordert eine große Anzahl von Anfragen. Da jedoch alle Schlüssel in Redis ungültig sind, werden alle Anfragen an die Datenbank gesendet, was zu Ausfallzeiten führt

2

Stellen Sie den entsprechenden Hotspot-Schlüssel so ein, dass er niemals abläuft.

Die Ablaufzeit ist gestaffelt. Die Ablaufzeit wird zufällig generiert. Die Ablaufzeit von Hotspot-Daten kann länger und die Ablaufzeit von Nicht-Hotspot-Daten eingestellt werden kürzer einstellen

Mehrere Cache-Kombinationen, zum Beispiel: Wenn eine Anfrage eingeht, können Sie jetzt Redis anfordern und es dann erneut versuchen, wenn es in Redis nicht vorhanden ist. Gehen Sie zur Anforderung von Memcache. Wenn nicht, fordern Sie DB an

• Kauf von Redis von Drittanbietern (Redis auf Alibaba Cloud oder Tencent Cloud)

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