Redis 캐시 침투란 악의적인 사용자나 공격자가 캐시를 우회하여 다수의 유효하지 않은 쿼리를 전송하여 데이터베이스에 직접 접근하는 상황을 말합니다. 캐시에 존재하지 않는 데이터에 대한 요청이 쿼리되면 Redis는 쿼리를 위해 데이터베이스에 요청을 보냅니다. 쿼리 조건이 잘못된 경우 데이터베이스는 많은 수의 쿼리 결과가 반환됩니다. 잘못된 쿼리 압력으로 인해 데이터베이스에서 이러한 쿼리를 처리하는 데 너무 많은 리소스가 사용되어 시스템 성능 병목 현상이 발생합니다.
Redis 캐시 침투에는 잘못된 쿼리 조건, 다수의 악성 요청, 캐시 실패 등 여러 가지 이유가 있습니다. 이 문제를 해결하려면 다음 사항을 포함하되 이에 국한되지 않는 몇 가지 조치를 취해야 합니다.
Bloom 필터는 일반적인 확률 데이터 구조로, 대량의 집합 쿼리를 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 문제가 없으며 모든 요소를 저장할 필요가 없으므로 공간을 절약할 수 있습니다. Redis에서는 Bloom Filter를 사용하여 캐시에 키가 있는지 빠르게 확인할 수 있습니다. Bloom Filter에 키가 없으면 Redis는 데이터베이스에 쿼리하지 않으므로 캐시 침투 문제를 방지합니다.
Redis가 존재하지 않는 키에 해당하는 데이터를 데이터베이스에 쿼리할 때 null 값을 직접 반환하는 대신 이 정보를 Redis에 저장하도록 선택할 수 있습니다. 이렇게 하면 다시 Key를 쿼리할 때 해당 Key에 해당하는 데이터가 캐시에 존재하지 않는다는 것을 빠르게 판단할 수 있다. 이 기술을 "캐시 널링"이라고 합니다.
캐시 만료 시간은 중요한 개념입니다. 만료 시간을 너무 짧게 설정하면 캐시 효과가 충분히 뚜렷하지 않게 됩니다. 결과적으로 캐시의 데이터는 실시간으로 충분하지 않습니다. 따라서 다양한 비즈니스 시나리오에 따라 적절한 만료 시간을 설정해야 합니다. 또한 캐시 만료 시간이 만료되면 Redis는 캐시의 안정성을 보장하기 위해 자동으로 캐시에서 키를 삭제합니다.
시스템 작동 초기 단계에서 가장 자주 액세스하는 데이터를 어떤 수단을 통해 캐시에 미리 로드할 수 있으며, 이를 통해 시스템 부하 압력을 줄이고 캐시 침투 문제를 피할 수 있습니다. 이 프로세스를 "핫스팟 데이터 워밍업"이라고 합니다.
요약하자면 Redis 캐시 침투 문제를 해결하려면 필터 기술, 캐시 널 값, 캐시 만료 시간 및 핫스팟 데이터 예열 등을 포함한 다양한 전략과 수단을 채택하여 신뢰성을 보장해야 합니다. 캐시 및 시스템 성능.
위 내용은 Redis 캐시 침투 처리: 원인 및 해결 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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