Redis安全控制和解决方案（14）

1.缓存穿透

1.1产生的背景

缓存穿透是指使用不存在的key进行大量的高并发查询，导致缓存无法命中，每次请求都要都要穿透到后端数据库查询，使得数据库的压力非常大，甚至导致数据库服务压死；

1.2解决方案

1. 接口层实现api限流、用户授权、id检查等 黑名单和白名单；
2. 从缓存和数据库都取不到数据的话，一样将数据库空值放入缓存中，设置30s有效期避免使用同一个id对数据库攻击压力大；
3. 使用布隆过滤器

2.缓存击穿

2.1产生的背景

在高并发的情况下，当一个缓存key过期时，因为访问该key请求较大，多个请求同时发现缓存过期，因此对多个请求同时数据库查询、同时向Redis写入缓存数据，这样会导致数据库的压力非常大；

2.2解决方案

1. 使用分布式锁
   保证在分布式情况下，使用分布式锁保证对于每个key同时只允许只有一个线程查询到后端服务，其他没有获取到锁的权 限，只需要等待即可；这种高并发压力直接转移到分布式锁上，对分布式锁的压力非常大。
2. 使用本地锁
   使用本地锁与分布式锁机制一样，只不过分布式锁适应于服务集群、本地锁仅限于单个服务使用。
3. 软过过期
   设置热点数据永不过期或者异步延长过期时间；

3.缓存雪崩

3.1产生的背景

缓存雪崩指缓存服务器重启或者大量的缓存集中在某个时间段失效，突然给数据库产生了巨大的压力，甚至击垮数据库的情况。

3.2解决方案

解决思路：对不用的数据使用不同的失效时间，加上随机数

总结

穿透：高并发情况，下查询一个不存在key的情况，每次都要穿透查询到数据库，导致数据库压力大
击穿：高并发情况，单个key失效的情况下，同时查询数据库并向redis写入缓存数据，导致数据库压力大
雪崩：多个key同时失效情况