Redis-Cache-Penetrationsverarbeitung: Ursachen und Lösungen

Redis-Cache-Penetration bezieht sich auf eine Situation, in der ein böswilliger Benutzer oder Angreifer den Cache umgeht und direkt auf die Datenbank zugreift, indem er eine große Anzahl ungültiger Abfragen sendet. Wenn eine Anfrage nach Daten fragt, die nicht im Cache vorhanden sind, sendet Redis die Anfrage zur Abfrage an die Datenbank. Wenn die Abfragebedingungen unzulässig sind, gibt die Datenbank jedoch leere Abfrageergebnisse zurück Aufgrund ungültiger Abfragen werden in der Datenbank zu viele Ressourcen für die Verarbeitung dieser Abfragen verwendet, was zu Engpässen bei der Systemleistung führt.

Es gibt viele Gründe für das Eindringen von Redis-Cache, z. B. ungültige Abfragebedingungen, eine große Anzahl böswilliger Anforderungen und Cache-Fehler. Um dieses Problem zu lösen, müssen wir einige Maßnahmen ergreifen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die folgenden Punkte:

1. Bloom-Filter

Bloom-Filter ist eine typische probabilistische Datenstruktur, die zur Verarbeitung massiver Mengenabfragen verwendet werden kann Datenproblem, und es müssen nicht alle Elemente gespeichert werden, was Platz sparen kann. In Redis können wir Bloom Filter verwenden, um schnell zu überprüfen, ob ein Schlüssel im Cache vorhanden ist. Wenn der Schlüssel nicht im Bloom-Filter vorhanden ist, fragt Redis die Datenbank nicht ab und vermeidet so Probleme mit der Cache-Penetration.

2. Erstellen Sie zwischengespeicherte Nullwertinformationen.

Wenn Redis die Datenbank nach Daten abfragt, die einem nicht vorhandenen Schlüssel entsprechen, können wir diese Informationen in Redis speichern, anstatt direkt einen Nullwert zurückzugeben. Auf diese Weise kann bei erneuter Schlüsselabfrage schnell festgestellt werden, dass die dem Schlüssel entsprechenden Daten nicht im Cache vorhanden sind. Diese Technik wird als „Cache-Nulling“ bezeichnet.

3. Stellen Sie die Ablaufzeit des Caches ein

Die Ablaufzeit des Caches ist ein wichtiges Konzept. Wenn wir die Ablaufzeit zu kurz einstellen, ist der Cache-Effekt nicht offensichtlich genug Dies führt dazu, dass die Daten im Cache nicht ausreichend in Echtzeit vorliegen. Daher müssen wir je nach Geschäftsszenario eine angemessene Ablaufzeit festlegen. Wenn die Cache-Ablaufzeit abläuft, löscht Redis außerdem automatisch den Schlüssel aus dem Cache, um die Cache-Zuverlässigkeit sicherzustellen.

4. Aufwärmen der Hotspot-Daten

In der Anfangsphase des Systembetriebs können wir die am häufigsten aufgerufenen Daten auf irgendeine Weise vorab in den Cache laden, wodurch der Systemlastdruck verringert und Probleme mit der Cache-Penetration vermieden werden können. Dieser Vorgang wird als „Aufwärmen der Hotspot-Daten“ bezeichnet.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir zur Lösung des Redis-Cache-Penetrationsproblems verschiedene Strategien und Mittel anwenden müssen, darunter Filtertechnologie, Cache-Nullwerte, Cache-Ablaufzeit und Hotspot-Datenvorwärmung usw., um die Zuverlässigkeit sicherzustellen des Caches und der Systemleistung.

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