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So lösen Sie die Redis-Cache-Penetration

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2024-04-20 00:26:181147Durchsuche

Cache-Penetration bedeutet, dass böswillige Benutzer kontinuierlich Daten abfragen, die nicht in der Datenbank vorhanden sind, was zu Leistungseinbußen führt. Zu den Lösungen gehören: Festlegen von Standardwerten, Verwenden von Bloom-Filtern, Verwenden von Verifizierungscode-Mechanismen zur Begrenzung des Datenverkehrs, Verlangsamung der Abfrageprotokollanalyse und Verstärken der Datenüberprüfung.

Cache-Penetration bedeutet, dass böswillige Benutzer oder Crawler kontinuierlich Daten abfragen, die nicht in der Datenbank vorhanden sind, was zu einer großen Anzahl von Datenbankabfragen und Leistungseinbußen führt. So lösen Sie die Redis-Cache-Penetration

Lösung:

1. Standardwert festlegen:

Für nicht vorhandene Daten können Sie einen Standardwert festlegen, z. B. einen Nullwert oder eine Fehlermeldung, und diesen zwischenspeichern. Wenn der Benutzer die Daten abfragt, wird der Standardwert im Cache direkt zurückgegeben, um Datenbankabfragen zu vermeiden.

2. Bloom-Filter:

Der Bloom-Filter ist eine probabilistische Datenstruktur, die schnell feststellen kann, ob ein Element in einer Menge enthalten ist. Im Cache-Penetrationsszenario können alle möglichen Datenabfragen im Bloom-Filter in Schlüssel umgewandelt werden. Wenn der Benutzer nach nicht vorhandenen Daten fragt, gibt der Bloom-Filter direkt Nullwerte oder Fehlermeldungen zurück, um eine Datenbankabfrage zu vermeiden .

3. Verifizierungscode-Mechanismus:

Bei häufig vorkommenden böswilligen Anfragen kann der Verifizierungscode-Mechanismus zum Filtern verwendet werden. Wenn Benutzer eine große Menge nicht vorhandener Daten abfragen, müssen sie einen Bestätigungscode angeben, um ihre Identität zu überprüfen und böswillige Angriffe zu verhindern.

4. Strombegrenzung:

Für bestimmte Benutzer oder IP-Adressen können Sie eine Strombegrenzung festlegen. Wenn diese einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, wird direkt eine Fehlermeldung zurückgegeben, um Datenbankabfragen zu vermeiden.

5. Analyse des langsamen Abfrageprotokolls:

Durch die Analyse des langsamen Abfrageprotokolls können Sie die Anforderungen ermitteln, die häufig nicht vorhandene Daten abfragen, und diese entsprechend optimieren oder reparieren.

6. Verstärken Sie die Datenüberprüfung:

Überprüfen Sie Eingabedaten auf der Anwendungscodeebene, um sicherzustellen, dass nicht vorhandene Daten nicht abgefragt werden. Stellen Sie beispielsweise fest, ob die ID eine positive Ganzzahl ist, ob der Zeitstempel in einem angemessenen Bereich liegt usw.

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