Comment résoudre la pénétration du cache Redis

La pénétration du cache signifie que les utilisateurs malveillants interrogent en permanence des données qui n'existent pas dans la base de données, ce qui entraîne une dégradation des performances. Les solutions incluent : la définition de valeurs par défaut, l'utilisation de filtres Bloom, l'utilisation de mécanismes de code de vérification pour limiter le trafic, une analyse lente des journaux de requêtes et le renforcement de la vérification des données

Solution de pénétration du cache Redis

Qu'est-ce que la pénétration du cache ?

La pénétration du cache signifie que des utilisateurs ou des robots malveillants interrogent en permanence des données qui n'existent pas dans la base de données, ce qui entraîne un grand nombre de requêtes dans la base de données et une dégradation des performances.

Solution :

1. Définir la valeur par défaut :

Pour les données inexistantes, vous pouvez définir une valeur par défaut, telle qu'une valeur nulle ou un message d'erreur, et la mettre en cache. Lorsque l'utilisateur interroge les données, la valeur par défaut dans le cache est directement renvoyée pour éviter les requêtes sur la base de données.

2. Filtre Bloom :

Le filtre Bloom est une structure de données probabiliste qui peut déterminer rapidement si un élément est dans un ensemble. Dans le scénario de pénétration du cache, toutes les requêtes de données possibles peuvent être converties en clés dans le filtre Bloom. Lorsque l'utilisateur recherche des données inexistantes, le filtre Bloom renvoie des résultats négatifs et renvoie directement des valeurs nulles ou des messages d'erreur pour éviter les requêtes de base de données. .

3. Mécanisme de code de vérification :

Pour les requêtes malveillantes à haute fréquence, le mécanisme de code de vérification peut être utilisé pour filtrer. Lorsque les utilisateurs interrogent une grande quantité de données inexistantes, ils doivent fournir un code de vérification pour vérifier leur identité et prévenir les attaques malveillantes.

4. Limitation actuelle :

Pour des utilisateurs ou des adresses IP spécifiques, vous pouvez définir une limitation actuelle de la demande lorsqu'elle dépasse un certain seuil, un message d'erreur sera renvoyé directement pour éviter les requêtes dans la base de données.

5. Analyse du journal des requêtes lentes :

En analysant le journal des requêtes lentes, découvrez les requêtes qui interrogent fréquemment des données inexistantes et optimisez ou réparez-les en conséquence.

6. Renforcer la vérification des données :

Vérifiez les données d'entrée au niveau de la couche de code d'application pour garantir que les données inexistantes ne seront pas interrogées. Par exemple, déterminez si l'ID est un entier positif, si l'horodatage se situe dans une plage raisonnable, etc.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!