Redis高并发场景(八)—缓存穿透

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: Redis高并发场景(八)—缓存穿透

概念

缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据, 缓存层和存储层都不会命中, 通常出于容错的考虑, 如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。

缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询, 失去了缓存保护后端存储的意义。

原因

第一, 自身业务代码或者数据出现问题。

第二, 一些恶意攻击、 爬虫等造成大量空命中。

解决方案

:1.设置空值(第一次访问时在数据库没有查到商品,会将此商品Id放入缓存中并设置空值并设置过期时间,下一次请求这个商品就不会出现没有商品影响性能)

2.第二种是使用布隆过滤器

布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年有布隆提出的,它实际上是一个很长的二进制向量(位图)和一系列随机映射函数(哈希函数)。

布隆过滤器可以用于检测一个元素是否在一个集合中,它的优点是空间效率和查询的世界都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难。

将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmaps中,一个一定不存在的数据会被这个bitmaps拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。

3.设置可访问的名单(白名单)

使用redis中的bitmaps类型定义一个可以访问的名单,名单id作为bitmaps的偏移量,每次范文和

bitmap里面的id进行比较,如果访问的id不在bitmaps里面,则进行拦截,不允许访问

4.进行实时监控

当发现redis的命中率开始急速降低,需要排查访问对象和访问的数据,和运维人员配合,可以设置黑名单限制对其提供服务(比如:IP黑名单)

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