破解Redis系统击穿预防与解决方案（redis系统击穿方案）
在高并发场景下，Redis系统很容易出现击穿问题。有许多攻击者会针对Redis的Key进行大量的并发请求，导致Redis服务器崩溃。这种现象就被称为Redis系统的击穿。这篇文章将介绍如何预防和解决Redis系统的击穿。
1. 基本概念
Redis是一种内存数据库，对于读取QPS很高的业务非常友好。但在写入时，由于必须先将数据存储到磁盘中，所以写入效率相对较低，而且Redis服务的线程数有限，容易出现并发瓶颈。
当一个请求到来时，如果请求的Key不存在，那么Redis会尝试从磁盘中读取数据，这个过程比较慢，可能会被恶意攻击者发起的大量并发请求耗尽Redis服务器的线程资源，导致整个Redis系统崩溃。这种现象就称为Redis系统击穿。
2. 预防Redis系统击穿
为了预防Redis系统击穿，我们需要在系统设计过程中考虑以下几点：
2.1 缓存穿透
缓存穿透是指大量重复请求一个不存在于缓存数据中的Key，导致请求穿透到数据库中。为了避免这种情况，我们可以将不存在于缓存数据中的请求都拦截掉。
可以使用布隆过滤器来实现该功能。布隆过滤器可以将请求做一个简单的哈希映射，在过滤器中查询是否存在，如果不存在就直接返回结果，避免继续访问数据库。布隆过滤器的实现如下：
“`python
import redis
from bitarray import bitarray
class BloomFilter:
def __init__(self, host=’localhost’, port=6379, db=0, key=’bloom_filter’, capacity=10000, error_rate=0.001):
self.key = key
self.capacity = capacity
self.error_rate = error_rate
self.conn = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
self.bit_size, self.num_hashes = self._get_optimal_params()
self.bits = bitarray(self.bit_size)
def _get_optimal_params(self):
#根据给定的容错率和数据量计算最佳的BitArray大小和哈希函数个数
m = self.capacity * abs(math.log(self.error_rate)) / (math.log(2) ** 2)
k = math.ceil(m * math.log(2) / self.capacity)
return int(m), k
def _get_hash(self, value):
# 计算哈希值
m = hashlib.md5()
m.update(value.encode())
return int(m.hexdigest(), 16)
def add(self, value):
# 将哈希值分别与BitArray进行计算，并将计算结果设为1
hashes = []
for i in range(self.num_hashes):
hashes.append(self._get_hash(value + str(i)))
for hash in hashes:
self.bits[hash % self.bit_size] = 1
self.conn.setbit(self.key, self.bits.to01())
def exists(self, value):
# 判断是否存在
hashes = []
for i in range(self.num_hashes):
hashes.append(self._get_hash(value + str(i)))
for hash in hashes:
if not self.bits[hash % self.bit_size]:
return False
return True
2.2 热点数据预取
热点数据指的是经常访问的数据，这些数据从缓存中读取效率非常高。在系统设计时，可以通过一些技术手段将常用的数据预取到缓存中，避免每次访问都从数据库中读取。
可以使用定时任务的方式或者Redis的订阅/发布功能实现该功能。例如，我们可以写一个脚本，定时查询出热点数据并将其存入Redis缓存中。
```python
import redis
class RedisPreFetcher:
def __init__(self, host='localhost', port=6379, db=0):
self.conn = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
def fetch(self):
#查询出热点数据
hot_data = [i for i in range(100)]
for data in hot_data:
self.conn.set('hot_data:'+str(data), 'value')
2.3 限流
限流机制可以帮助我们控制请求的访问频率，避免大量的请求同时到达，从而减轻服务器的并发压力。可以通过设置阀值来识别异常请求，并将这些请求拒绝或延迟执行。
可以使用Redis的计数器和zset来实现该功能。例如，我们可以设置一个计数器，每次收到一个请求就将计数器的值加1，当计数器的值超过某个阈值时，就将该请求加入到zset中，并设置到达时间，定时检查zset中的请求是否到达限流时间，如果到达时间就将其移出zset，放行请求。
“`python
import redis
import time
class RedisRateLimiter:
def __init__(self, host=’localhost’, port=6379, db=0, limit=100, period=10):
self.conn = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
self.limit = limit
self.period = period
def check(self, key):
now = int(time.time())
self.conn.incr(key)
if int(self.conn.get(key)) > self.limit:
self.conn.zadd(‘limit:’+key, now, now)
self.conn.expire(‘limit:’+key, self.period)
return False
return True
def clean(self, key):
now = int(time.time())
self.conn.zremrangebyscore(‘limit:’+key, 0, now-self.period)
3. 解决Redis系统击穿
除了上述预防Redis系统击穿的方法之外，我们还可以通过以下方法来解决Redis系统击穿：
3.1 加锁
可以使用分布式锁的方式，在读取缓存数据前先进行加锁，避免多个请求同时访问数据库。如果缓存中不存在数据，就先进行加锁操作，防止多个请求同时读取数据库，并将读取的数据存入缓存中。加锁可以使用Redis的setnx命令实现。
3.2 降级
当Redis系统出现滑坡时，我们可以选择降级策略。例如，我们可以设置一个默认值作为缓存数据，当访问的数据不存在于缓存中时就直接返回默认值。或者我们可以忽略请求，等待Redis系统恢复后再进行处理。
4. 总结
本文介绍了预防Redis系统击穿的方法和解决Redis系统击穿的策略。在实际的系统设计中，我们需要采用多种手段来防范风险，避免单一手段的失效。同时我们也可以利用高科技手段，如机器学习等算法来优化系统性能。
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