Redis 캐시 침투를 해결하는 방법

캐시 침투란 악의적인 사용자가 데이터베이스에 존재하지 않는 데이터를 지속적으로 쿼리하여 성능 저하를 초래한다는 의미입니다. 솔루션에는 기본값 설정, 블룸 필터 사용, 확인 코드 메커니즘을 사용하여 트래픽 제한, 쿼리 로그 분석 속도 저하, 데이터 검증 강화

Redis 캐시 침투 솔루션

캐시 침투란 무엇입니까?

캐시 침투란 악의적인 사용자나 크롤러가 데이터베이스에 존재하지 않는 데이터를 지속적으로 쿼리하여 데이터베이스 쿼리가 대량으로 발생하고 성능이 저하되는 것을 의미합니다.

해결책:

1. 기본값 설정:

존재하지 않는 데이터의 경우 null 값이나 오류 메시지 등의 기본값을 설정하고 캐시할 수 있습니다. 사용자가 데이터를 쿼리하면 데이터베이스 쿼리를 피하기 위해 캐시의 기본값이 직접 반환됩니다.

2. 블룸 필터:

블룸 필터는 요소가 집합에 있는지 빠르게 확인할 수 있는 확률적 데이터 구조입니다. 캐시 침투 시나리오에서는 가능한 모든 데이터 쿼리를 Bloom 필터에서 키로 변환할 수 있습니다. 사용자가 존재하지 않는 데이터를 쿼리하면 Bloom 필터는 부정적인 결과를 반환하고 데이터베이스 쿼리를 피하기 위해 직접 null 값이나 오류 메시지를 반환합니다. .

3. 인증 코드 메커니즘:

악성 요청이 자주 발생하는 경우 인증 코드 메커니즘을 사용하여 필터링할 수 있습니다. 사용자가 존재하지 않는 대량의 데이터를 쿼리할 경우, 본인 확인과 악의적인 공격을 방지하기 위해 인증 코드를 제공해야 합니다.

4. 전류 제한:

특정 사용자 또는 IP 주소에 대해 요청 전류 제한을 설정할 수 있습니다. 특정 임계값을 초과하면 데이터베이스 쿼리를 피하기 위해 오류 메시지가 직접 반환됩니다.

5. 느린 쿼리 로그 분석:

느린 쿼리 로그를 분석하여 존재하지 않는 데이터를 자주 쿼리하는 요청을 찾아 그에 따라 최적화하거나 복구합니다.

6. 데이터 검증 강화:

존재하지 않는 데이터가 쿼리되지 않도록 애플리케이션 코드 계층에서 입력 데이터를 검증합니다. 예를 들어 ID가 양의 정수인지, 타임스탬프가 합리적인 범위 내에 있는지 등을 확인합니다.

위 내용은 Redis 캐시 침투를 해결하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!