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BeardLeon · Sep 30, 2023 · 9bab0b7 · 9bab0b7
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 <?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Leon Hugo</title><link>http://beardleon.github.io/</link><description>Recent content on Leon Hugo</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>en-zh</language><lastBuildDate>Wed, 31 May 2023 15:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="http://beardleon.github.io/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>My Intro</title><link>http://beardleon.github.io/posts/first/</link><pubDate>Wed, 31 May 2023 15:00:00 +0000</pubDate><guid>http://beardleon.github.io/posts/first/</guid><description>Hi Everyone Hi There is Beard Leon, who‘s a James Harden&amp;rsquo;s fan.
-Desc Contact End Bye-Bye.</description></item><item><title/><link>http://beardleon.github.io/posts/hugo-in-mid-autumn/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>http://beardleon.github.io/posts/hugo-in-mid-autumn/</guid><description>大家好，现在是2023年9月30日。
-祝福大家中秋国庆双节快乐，一切顺利！</description></item><item><title>深入浅出走进Redis</title><link>http://beardleon.github.io/posts/notes/redis/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>http://beardleon.github.io/posts/notes/redis/</guid><description>Redis 深入浅出走进Redis https://mp.weixin.qq.com/s/ThVtw8TVuhxIyYxJy6sOWw 缓存穿透（redis无key）-压垮数据库 cache penetration （刺穿）
+Desc Contact End Bye-Bye.</description></item><item><title>深入浅出走进Redis</title><link>http://beardleon.github.io/posts/notes/redis/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>http://beardleon.github.io/posts/notes/redis/</guid><description>Redis 深入浅出走进Redis https://mp.weixin.qq.com/s/ThVtw8TVuhxIyYxJy6sOWw 缓存穿透（redis无key）-压垮数据库 cache penetration （刺穿）
 问题描述：key对应的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会压到数据源，从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。
 解决方案：（1）对空值缓存：如果一个查询返回的数据为空（不管是数据是否不存在），我们仍然把这个空结果（null）进行缓存，设置空结果的过期时间会很短，最长不超过五分钟。（2）设置可访问的名单（白名单）：使用bitmaps类型定义一个可以访问的名单，名单id作为bitmaps的偏移量，每次访问和bitmap里面的id进行比较，如果访问id不在bitmaps里面，进行拦截，不允许访问。（3）采用布隆过滤器：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。（加一层防护判断）（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服务。
 缓存击穿（redis热点key突然过期）-大量并发访问单key-被击穿数据库 cache breakdown

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 <?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Posts on Leon Hugo</title><link>http://beardleon.github.io/posts/</link><description>Recent content in Posts on Leon Hugo</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>en-zh</language><lastBuildDate>Wed, 31 May 2023 15:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="http://beardleon.github.io/posts/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>My Intro</title><link>http://beardleon.github.io/posts/first/</link><pubDate>Wed, 31 May 2023 15:00:00 +0000</pubDate><guid>http://beardleon.github.io/posts/first/</guid><description>Hi Everyone Hi There is Beard Leon, who‘s a James Harden&amp;rsquo;s fan.
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-祝福大家中秋国庆双节快乐，一切顺利！</description></item><item><title>深入浅出走进Redis</title><link>http://beardleon.github.io/posts/notes/redis/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>http://beardleon.github.io/posts/notes/redis/</guid><description>Redis 深入浅出走进Redis https://mp.weixin.qq.com/s/ThVtw8TVuhxIyYxJy6sOWw 缓存穿透（redis无key）-压垮数据库 cache penetration （刺穿）
+Desc Contact End Bye-Bye.</description></item><item><title>深入浅出走进Redis</title><link>http://beardleon.github.io/posts/notes/redis/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>http://beardleon.github.io/posts/notes/redis/</guid><description>Redis 深入浅出走进Redis https://mp.weixin.qq.com/s/ThVtw8TVuhxIyYxJy6sOWw 缓存穿透（redis无key）-压垮数据库 cache penetration （刺穿）
 问题描述：key对应的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会压到数据源，从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。
 解决方案：（1）对空值缓存：如果一个查询返回的数据为空（不管是数据是否不存在），我们仍然把这个空结果（null）进行缓存，设置空结果的过期时间会很短，最长不超过五分钟。（2）设置可访问的名单（白名单）：使用bitmaps类型定义一个可以访问的名单，名单id作为bitmaps的偏移量，每次访问和bitmap里面的id进行比较，如果访问id不在bitmaps里面，进行拦截，不允许访问。（3）采用布隆过滤器：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。（加一层防护判断）（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服务。
 缓存击穿（redis热点key突然过期）-大量并发访问单key-被击穿数据库 cache breakdown

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