方案Redis穿透之路一种新的解决方案（redis穿透问题解决）

现如今，Redis作为一款高性能的内存数据库已经广泛应用于互联网后端。但是在实际应用中，我们难免会遇到一些问题，比如Redis穿透。这是指攻击者通过恶意构造查询条件绕过缓存直接查询数据库的情况，这样会导致缓存命中率降低，数据库负载过高，甚至可能会造成系统瘫痪。

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那么，如何解决Redis穿透的问题呢？本文将提出一种新的解决方案，希望能够对大家有所帮助。

我们首先来看一下传统的解决方案：布隆过滤器。布隆过滤器是一种概率性数据结构，它可以判断某个元素是否在一个集合中，同时又不需要存储每个元素的具体值，因此可以节省大量空间。在解决Redis穿透问题的过程中，我们可以将查询条件的hash作为布隆过滤器的输入，如果输出结果为存在，则向缓存中查询，否则直接返回空结果。这样可以有效地减轻恶意访问的压力。具体实现代码如下：

public class BloomFilter {
    private BitSet bitSet;
    private int size;
    private int hashCount;

    public BloomFilter(int size, int hashCount) {
        this.bitSet = new BitSet(size);
        this.size = size;
        this.hashCount = hashCount;
    }

    public void add(string KEY) {
        for (int i = 0; i 
            int hash = hash(key, i);
            bitSet.set(hash % size, true);
        }
    }
    public boolean test(String key) {
        for (int i = 0; i 
            int hash = hash(key, i);
            if (!bitSet.get(hash % size)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    private int hash(String key, int index) {
        int hash = 0;
        for (int i = 0; i 
            hash = hash * 131 + key.charAt(i);
        }
        return (hash + index) % size;
    }
}
public class RedisCache {

    private Jedis jedis;
    private BloomFilter bloomFilter;
    public RedisCache(Jedis jedis, int size, int hashCount) {
        this.jedis = jedis;
        this.bloomFilter = new BloomFilter(size, hashCount);
    }
    public String get(String key) {
        if (!bloomFilter.test(key)) {
            return null;
        }
        String value = jedis.get(key);
        if (value == null) {
            bloomFilter.add(key);
        }
        return value;
    }
}

在上述代码中，我们定义了一个BloomFilter类用于构造布隆过滤器，以及一个RedisCache类用于执行缓存操作。其中，BloomFilter类的构造函数需要传入两个参数，分别为过滤器大小和哈希次数。而RedisCache类的构造函数需要传入一个Jedis实例，以及布隆过滤器的两个参数。

在RedisCache类中，我们首先通过调用布隆过滤器的test方法来判断查询条件是否存在于布隆过滤器中，如果不存在，直接返回null。如果存在，则调用jedis的get方法从缓存中获取结果。如果结果为空，则说明缓存中没有该查询结果，我们需要将查询条件加入到布隆过滤器中，以便于下一次查询的时候可以拦截掉。返回查询结果即可。

虽然布隆过滤器的效果不错，但是同一时间大量的缓存穿透请求还是可能导致布隆过滤器碰撞率过高，从而影响缓存命中率。因此，我们需要采用更加高效的方法解决这个问题。

接下来，我们提出一种新的解决方案：Redis缓存雪崩。所谓Redis缓存雪崩，就是指缓存中大量的数据同时失效，导致所有新请求都需要重新查询数据库，从而导致数据库负载过高的情况。我们可以通过在缓存中采用不同的过期时间来解决这个问题。

具体来说，我们可以将缓存中的数据按照一定的规律分为多个区域，并分别设置不同的过期时间。例如，我们可以将缓存分为48个小时内的热数据和48小时以外的冷数据，前者设置比较短的过期时间，后者设置比较长的过期时间。这样可以让访问热数据的请求能够快速命中缓存，从而减轻数据库的负载，同时也可以让冷数据的缓存不容易同时失效，从而避免缓存雪崩的问题。具体实现代码如下：

public class RedisCache {
    private Jedis jedis;

    public RedisCache(Jedis jedis) {
        this.jedis = jedis;
    }

    public String get(String key) {
        String value = jedis.get(key);
        if (value == null) {
            value = queryFromDatabase(key);
            if (value != null) {
                int ttl = calculateTtl(key);
                jedis.setex(key, ttl, value);
            }
        }
        return value;
    }

    private String queryFromDatabase(String key) {
        // ...
    }

    private int calculateTtl(String key) {
        if (isHotData(key)) {
            return 60; // 60秒过期
        } else {
            return 86400; // 1天过期
        }
    }

    private boolean isHotData(String key) {
        // ...
    }
}

在上述代码中，我们定义了一个RedisCache类用于执行缓存操作。在get方法中，我们首先通过调用jedis的get方法从缓存中获取结果。如果结果为空，则说明缓存中没有该查询结果，我们需要从数据库中查询，并判断结果是否为空。如果结果不为空，则根据查询条件是否为热数据来计算出不同的过期时间，并调用jedis的setex方法将结果写入缓存中。

至此，我们已经介绍了两种解决Redis穿透问题的方案：布隆过滤器和Redis缓存雪崩。每种方案都有其适用的场景和局限性，具体使用需要根据实际情况进行选择。希望本文能够对大家有所帮助。

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