redis缓存穿透和击穿-Redis缓存的穿透与击穿防止缓存雪崩 (redis缓冲区溢出漏洞怎么解决)

教程大全 2025-07-07 17:06:19 浏览次

Redis缓存的穿透与击穿：防止缓存雪崩

随着互联网数据的迅猛增长，单个服务器承载的并发请求量越来越大，这也给服务器的性能提出了更高的要求。缓存技术作为一种常用的性能优化手段，已经被广泛应用于Web应用中。

而Redis作为一款高性能的缓存工具，占据了市场的一席之地。Redis缓存的穿透与击穿问题却是运用Redis的一个痛点。

数据库缓存被大量攻击后，缓存中就没有对应的数据，每次查询都会返回空值，这就是所谓的缓存穿透。而对于大量访问同一缓存数据的请求，由于一次性过多的访问，导致缓存的过期时间集中结束，导致缓存崩溃，称为缓存雪崩。

因此，如何有效地解决Redis缓存的穿透与击穿的问题，可以大大提升Web应用的性能和稳定性。

一、缓存穿透解决方案

1、布隆过滤器（Bloom Filter）

布隆过滤器是一种常用的数据结构，可以高效地判断元素是否在集合中，同时避免因内存异常占用、性能等影响引起的程序崩溃。通过将所有可能出现的数据哈希到一个足够大的位数组中，一旦发现某个元素对应的位为0，则可以判定该元素一定不存在。

实际上，布隆过滤器对于缓存穿透的处理是通过在高并发情况下过滤掉一部分显然不存在的请求。

2、缓存空对象

缓存空对象是指将空结果缓存起来，即缓存中有一个对应的键值对，可以避免缓存穿透的问题。这个解决方法是针对访问数据库后为空的情况，如果没有命中缓存，并且经过数据库查询后发现该数据不存在，则将该空对象缓存到Redis中，并设置较短的缓存时间，用以减轻数据库的压力。

但是，这种方案也有一定的缺点，即如果存在恶意攻击者，可以不断地攻击不存在的数据，导致大量的空对象被缓存，最终也会导致缓存崩溃。

二、缓存击穿解决方案

1、缓存预热

缓存预热是指提前将热点数据加载到缓存中，减少缓存数据失效的可能性。可以在Web应用起初启动时，预先加入常用的缓存数据，确保缓存的稳定性。

2、缓存永久性

Redis可以通过一些配置，使缓存永不过期，当缓存数据失效后，再延迟一段时间重新加载到Redis中。这种方法确保了Redis缓存中的数据不会被直接清除，减轻了缓存失效的压力。

三、缓存雪崩解决方案

缓存雪崩问题的关键在于如何避免缓存同时失效。为此，可以使用以下两种方法缓解缓存雪崩引起的难题。

1、缓存重建时机合理

缓存重建时机需要合理安排，可以通过一些算法来生成一个不会同时过期的缓存失效时间，为其设置不同的过期时间，使得它们不会同时失效，从而避免缓存雪崩的出现。

2、使用分布式缓存

分布式缓存是一种高可用、高可扩展性的缓存方案。多节点的分布式缓存可以大大提高缓存的可扩展性，同时可以避免由某一节点的缓存失效导致的大量访问压力集中在其他节点的问题。

总结：

以上是防止Redis缓存穿透、击穿和雪崩的一些解决方案。考虑到每个方案的缺点和优点，我们应该针对不同的情况选择最合适的方案。同时，为了更好地加强Web应用的稳定性和性能，我们也可以将多个方案联合起来使用，以达到让我们的Web应用一直保持高效性能的状态。

参考代码:

1. Bloom Filter示例

from bitarray import bitarray

import mmh3

class BloomFilter():

Bloom Filter implementation

def __init__(self, item_count, false_positive_rate):

Constructor for Bloom Filter.

:param item_count: number of items you expect to have

:param false_positive_rate: The desired false positive rate

:return: None

self.m = int(-(item_count * math.log(false_positive_rate)) / (math.log(2) ** 2)) # Size of the bit array

self.k = int((self.m / item_count) * math.log(2)) # Number of hash functions to use

self.bit_array = bitarray(self.m) # bit array of m size

self.bit_array.setall(0) # Initialize all bits to 0

def add_item(self, item):

Add an item to Bloom Filter.

:param item: item to add

:return: None

for seed in range(self.k):

index = mmh3.hash(item, seed) % self.m

self.bit_array[index] = 1

def check_item(self, item):

Check if Bloom Filter contns an item.

:param item: item to check

:return: boolean

for seed in range(self.k):

index = mmh3.hash(item, seed) % self.m

if not self.bit_array[index]:

return False

return True

2. 缓存预热示例```Pythonimport redisredis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)def cache_preheat():"""缓存预热"""hot_data = [{'user_id': 1, 'balance': 10000},{'user_id': 2, 'balance': 20000},{'user_id': 3, 'balance': 30000},{'user_id': 4, 'balance': 40000},{'user_id': 5, 'balance': 50000}]for>香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（shuyeidc.com）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云服务器和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。

如何解决redis高并发客户端频繁time out

建议采用缓存处理，按照你说的这种数据量，基于redis的缓存完全可以满足，存取速度可以10W+的，另外，拟采用的hashMap 是ConcurrentHashMap还是其他，页面展示是增量查询还是直接所有的再查询一次，socket数据接收你是用的Netty还是mina

redis可以存储websocket session对象吗

集群web系统的话，可以通过第三方缓存来统一实现session管理。如果使用spring的话，可以通过session listener来监听session的变化，实现起来比较方便。不建议把Session存储起来可以考虑用Redis模拟session，特别是分布式环境，比如多台web serve（如tomcat）r的情况下