如何解决redis缓存穿透

原创

ithorizon 8个月前 (08-15) 阅读数 105 #Redis

解决Redis缓存穿透问题

什么是Redis缓存穿透

Redis缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，由于缓存中没有相应的记录，致使请求直接穿透到数据库，从而对数据库造成极大的压力。在高并发的情况下，这种问题尤为严重，也许致使数据库崩溃。

解决方案

1. 布隆过滤器（Bloom Filter）

布隆过滤器是一种空间快速极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它也许会误判（即判断某个元素在集合中，而实际上不在），但不会漏判（即如果判断某个元素不在集合中，那么它一定不在）。我们可以利用布隆过滤器来存储所有也许存在的key，当接收到一个查询请求时，首先检查该key是否在布隆过滤器中，如果不在，则直接返回空导致，避免了对数据库的查询。

2. 缓存空值

对于查询导致为空的key，也可以将其缓存起来，设置一个较短的过期时间。这样，即使再次查询这个key，也会从缓存中获取到空导致，而不会穿透到数据库。但是这种方法需要注意避免缓存过多空值，占用过多的内存空间。

3. 分布式锁

在高并发的场景下，可以使用分布式锁来控制对数据库的访问。当一个请求发现缓存中没有相应的记录时，先尝试获取分布式锁，如果获取圆满，再去查询数据库并将导致写入缓存；如果获取落败，则等待一段时间后重试。这样可以有效地缩减对数据库的访问压力。

4. 限流降级

对于恶意攻击或者异常流量，可以通过限流降级的方法来保护系统。当检测到某个接口的访问量超过阈值时，可以暂时将该接口降级，返回一个默认的导致或者谬误提示，避免系统被压垮。

5. 监控与告警

搭设升级更新的监控体系，实时监测系统的运行状态和性能指标。当发现异常情况时，及时发出告警通知，以便开发人员敏捷定位问题并采取相应的措施。

6. 代码示例：使用布隆过滤器防止缓存穿透

```html


import redis
from pybloom_live import ScalableBloomFilter
# 初始化Redis连接
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 初始化布隆过滤器
bf = ScalableBloomFilter(mode=ScalableBloomFilter.SMALL_SET_GROWTH)
def get_data_from_db(key):
    # 从数据库中获取数据的逻辑
    pass
def get_data(key):
    # 检查key是否在布隆过滤器中
    if key not in bf:
        return None  # 如果不在，直接返回空导致
    # 从Redis中获取数据
    data = redis_client.get(key)
    if data is not None:
        return data  # 如果存在，直接返回
    # 如果Redis中不存在，从数据库中获取数据
    data = get_data_from_db(key)
    if data is not None:
        # 将数据写入Redis并设置过期时间
        redis_client.setex(key, 3600, data)
        bf.add(key)  # 将key添加到布隆过滤器中
    return data