Redis穿透高效安全的解决方案（redis穿透解决方案）

Redis穿透：高效、安全的解决方案

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Redis是一个高性能的KEY-value数据库，广泛应用于缓存、消息队列等场景。但是，由于Redis的特性，它也面临着一些安全风险，其中Redis穿透是一种比较常见的问题。在这篇文章中，我们将介绍什么是Redis穿透，以及如何通过一些高效、安全的解决方案来应对这个问题。

一、Redis穿透的问题

Redis穿透指的是查询一个不存在的key，由于缓存中没有相关数据，相应的请求会穿透到后端数据库，导致数据库负载过高。这个问题通常出现在攻击者恶意构造查询请求的场景下，比如在网站登录、查询等接口中，攻击者故意构造不存在的账号、id等查询参数，从而让查询请求一直穿透到后端数据库，导致后端数据库负载过高，对网站性能和安全产生威胁。

二、解决方案

为了解决Redis穿透问题，我们可以采取以下的一些解决方案：

1. 布隆过滤器（Bloom Filter）

布隆过滤器可以用来判断一个key是否存在于缓存中，它不需要访问后端数据库，只需要进行一些位运算和哈希运算就可以快速判断key是否存在于缓存中，从而有效防止Redis穿透的问题。可以通过以下代码进行布隆过滤器的实现：

“`python

import math, mmh3

class BloomFilter:

def __init__(self, capacity, error_rate):

self.capacity = capacity

self.error_rate = error_rate

self.Bit_array_len = int((-capacity * math.log(error_rate)) / math.log(2) ** 2)

self.hash_func_cnt = int((self.Bit_array_len / capacity) * math.log(2))

self.Bit_array = [False] * self.Bit_array_len

def add(self, key):

for i in range(self.hash_func_cnt):

hash_num = mmh3.hash(key, i) % self.Bit_array_len

self.Bit_array[hash_num] = True

def contns(self, key):

for i in range(self.hash_func_cnt):

hash_num = mmh3.hash(key, i) % self.Bit_array_len

if self.Bit_array[hash_num] != True:

return False

return True

2. 缓存穿透短路处理

采用缓存穿透的短路处理，就是在缓存查询之前，先对查询参数进行一些合法性验证。比如在查询网站账号时，可以判断账号id是否合法，如果不合法就直接返回错误码，不进行后续的缓存查询。这样可以有效避免一些非法查询请求对后端数据库的冲击。

3. 预先设置空值

对于一些恶意攻击者，他们可以通过构造不同的查询参数来进行一次次的查询操作，如果每次查询都没有结果，就会不断地访问后端数据库，从而影响系统性能。为了解决这个问题，我们可以预先将不存在的key在缓存中设为null或者一个固定的值，这样当恶意攻击者再次查询同一个不存在的key时，就可以直接从缓存中获取到结果，不需要访问后端数据库。

以上几种解决方案都可以有效避免Redis穿透的问题。在实际开发中，我们可以根据实际场景的不同，采用不同的解决方案来处理Redis穿透问题。

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