解决Redis缓存雪崩穿透之路（redis 缓存雪崩穿透）

解决Redis缓存雪崩穿透之路

Redis作为常用的缓存中间件，为提高系统性能发挥了重要作用。但是在高并发环境下，当缓存集中过期或失效时，会引发大量请求直接打到数据库上，导致系统负载急剧上升，从而出现缓存雪崩问题。另外，如果攻击者能够通过查询不存在的key来绕过缓存层，就会出现缓存穿透问题。如何解决Redis缓存雪崩和穿透，本文将提供一些解决方案。

缓存雪崩问题解决

缓存雪崩问题的解决思路是将缓存失效时间随机化，实现缓存数据失效的分散。一种常用的方式是给不同的缓存设置随机失效时间。

1.设置缓存随机失效时间

“`python

import random

# 在原有失效时间的基础上增加一个随机时间（1-5秒）

ttl = redis.ttl(key)

redis.expire(key, ttl + random.randint(1, 5))

此外，我们还可以使用Redission提供的分布式锁和队列，保证只有一个线程在从数据库获取数据，防止大量请求同时打到数据库上。

2.使用Redission解决雪崩问题

```python
# 获取分布式锁
lock = redisson.getLock("myLock")

# 如果当前没有线程占用锁，则加锁
if not lock.isLocked():
    lock.lock()

# 加锁后再次判断该key是否有缓存，如果没有再去数据库查询
if not redis.exists(key):
    # 查询数据库代码...
    redis.set(key, value)
    redis.expire(key, TTL)

# 无论如何都要释放锁
if lock.isLocked() and lock.isHeldByCurrentThread():
    lock.unlock()

以上代码实现了使用分布式锁的方式，避免了对数据库的高并发访问。

缓存穿透问题解决

缓存穿透问题的根本原因是因为缓存没有该数据，而数据库也没有，导致大量请求直接打到数据库上，增大了数据库负载和响应时间。解决缓存穿透问题的思路是针对不存在的key，使用布隆过滤器或者缓存null值的方式进行处理。

1.使用布隆过滤器解决穿透问题

在将key存入redis时，同时使用布隆过滤器将该key存入布隆过滤器中，当查询请求到来时，首先经过布隆过滤器，如果不存在该key，则直接返回空结果，否则再去查询redis。布隆过滤器是一种非常高效的数据结构，可以大大减少缓存穿透带来的压力。

“`python

from bitarray import bitarray

import mmh3

class BloomFilter:

def __init__(self, size, hash_count):

self.size = size

self.hash_count = hash_count

self.bit_array = bitarray(size)

self.bit_array.setall(0)

def add(self, key):

for seed in range(self.hash_count):

result = mmh3.hash(key, seed) % self.size

self.bit_array[result] = 1

def lookup(self, key):

for seed in range(self.hash_count):

result = mmh3.hash(key, seed) % self.size

if self.bit_array[result] == 0:

return False

return True

2.使用缓存null值解决穿透问题

在查询到不存在的key时，将该key及其无效状态的值都存入redis中，并设置一定时间的TTL。这样，当请求再次到达时，可以直接从redis中读取该值，并避免再次访问数据库。

```python
if not redis.exists(key):
    redis.set(key, None)
    redis.expire(key, TTL)

综上所述，解决Redis缓存雪崩和穿透问题的方法有很多，我们需要根据具体情况选择合适的解决方案。关键是要了解问题的本质，以及如何运用一些有效的技术手段来解决。