이 글에서는 주로 Redis의 캐시 침투, 캐시 크래시, 캐시 고장에 대해 소개합니다.
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은닉처
캐시의 역할?
일반적인 상황에서는 사용자가 백그라운드로 요청하면 먼저 캐시에서 데이터를 가져옵니다. 캐시에서 데이터를 가져오면
결과가 직접 반환되고, 데이터를 가져올 수 없으면 데이터베이스를 쿼리해야 하며, 데이터베이스에서 가져온 데이터가 캐시에 동기적으로 업데이트되어 결과가 반환됩니다. 다음 사용자는 캐시에서 직접 값을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 데이터베이스에서 가져오지 않으면 빈 결과만 직접 반환할 수 있습니다.
따라서 캐싱의 주요 기능은 데이터의 부하 부담을 완화하고 요청 응답의 효율성을 높이는 것입니다.
캐시 침투
캐시 침투란 무엇입니까?
캐시 침투(Cache Penetration): 존재하지 않아야 할 데이터를 조회하는 것을
말하며 , 캐시가 누락되면 데이터베이스에서 캐시를 조회해야 하므로, 데이터를 찾을 수 없으면 캐시에 기록되지 않습니다 . 요청될 때마다 데이터베이스 로 이동하는 데이터
, 결과적으로 데이터베이스에 압력을 가하는 쿼리.
캐싱의 원인은 무엇입니까?
- 비즈니스 설계가 불합리합니다 . 예를 들어 대부분의 사용자는 가드를 활성화하지 않지만 각 요청은 캐시되며
특정 사용자 ID가 보호되는지 확인할 수 있습니다. - 업무/운영 및 유지/개발 오류 : 예를 들어, 캐시 및 데이터베이스에 있는 데이터가 실수로 삭제되는 경우입니다.
- 해커 불법 요청 공격 : 예를 들어 해커는 존재하지 않는 비즈니스 데이터를 읽기 위해 의도적으로 다수의 불법 요청을 조작합니다.
캐시 침투를 방지하는 방법은 무엇입니까?
일반적으로 세 가지 방법이 있습니다.
- 인터페이스 매개변수 검증 : 불법 요청인 경우 API 항목에서 매개변수를 확인하고 잘못된 값을 필터링합니다. 일부 IP가 처리되어 블랙리스트에 추가됩니다.
- 캐시 null 값 : 쿼리 데이터베이스가 비어 있으면 캐시에 null 값이나 기본값을 설정할 수 있습니다. 그러나 쓰기 요청이 들어오면 캐시 일관성을 보장하기 위해 캐시를 업데이트해야 하며, 동시에 마지막에 캐시에 대해 적절한 만료 시간(예: 30초)을 설정해야 합니다. 이렇게 하면 공격하는 사용자가 ID를 사용하여 반복적으로 무차별 공격을 가하는 것을 방지할 수 있습니다.
- Bloom 필터 : Bloom 필터를 사용하면 데이터 존재 여부를 빠르게 확인할 수 있습니다. 즉, 쿼리 요청이 들어오면 먼저 Bloom 필터를 통해 해당 값이 존재하는지 판단한 후, 계속해서 존재하는지 확인하는 것입니다. 가능한 모든 데이터 해시를 충분히 큰 비트맵에 저장하면 존재해서는 안 되는 일부 데이터가 이 비트맵에 의해 가로채어 기본 스토리지 시스템에 대한 쿼리 부담을 피할 수 있습니다.
캐시 눈사태
캐시 눈사태란 무엇입니까?
캐시 눈덩이: 캐시에 있는 많은 양의 데이터가 만료되는 시간을 말하지만 쿼리 데이터의 양이 엄청나고 모든 요청이
데이터베이스에 직접 액세스하여 데이터베이스에 과도한 압력을 가하거나 심지어 시스템 다운을 초래하여 데이터베이스를 사용할 수 없게 만드는 것을 말합니다. .
캐시 사태를 해결하는 방법은 무엇입니까?
- 동기화 잠금을 사용하여 데이터베이스를 질의하는 스레드를 제어합니다 . 동시성이 그다지 높지 않은 경우 대기열과 잠금을 사용할 수 있습니다.
동기화 잠금을 사용하여 데이터베이스를 질의하는 스레드를 제어합니다. 하나의 스레드만 데이터베이스를 질의할 수 있으며, 쿼리를 얻은 후 데이터는 캐시에 저장됩니다. - 동일한 유형의 정보 키에 대해 서로 다른 만료 시간 설정
동일한 유형의 키에 대해 만료 시간을 설정할 경우 만료 시간을 다르게 만들기 위해 임의의 시간을 추가합니다. - 캐시 워밍업
데이터베이스를 쿼리하고 캐시에 저장하기 위해 요청이 도착할 때까지 기다릴 필요 없이 미리 캐시에 데이터를 저장할 수 있습니다. 캐시 워밍업 메커니즘을 사용하는 경우 일반적으로 데이터베이스의 데이터를 캐시에 동기화하고 자동 갱신을 채택하는 특수 백그라운드 프로그램이 있습니다. - 캐시 데이터베이스가 분산 방식으로 배포되면 핫스팟 데이터가 여러 노드에 고르게 분산될 수 있습니다.
캐시 분석
캐시 분석이란 무엇입니까?
캐시 분석: 캐시에 없거나, 만료되었으나 데이터베이스에 있는 데이터를 말하며, 이때 동시 사용자가 너무 많아 캐시에서
읽은 데이터가 없기 때문에 데이터베이스에서 직접 데이터를 가져옵니다. , 데이터베이스에 즉각적인 압력을 가합니다. 캐시 애벌런치(cache avalanche)와는 달리, 캐시 브레이크다운(cache Breakdown)은 동일한 데이터 조각을 동시에 쿼리하는 것을 의미하며 , 캐시 애벌런치(Cache Avalanche)는 서로 다른 데이터가 만료되어 많은 영역의 데이터를 쿼리할 수 없어 데이터베이스를 쿼리하는 것을 의미한다.
캐시 고장을 해결하는 방법은 무엇입니까?
- 뮤텍스 방식을 사용하여
캐시를 무효화하는 경우 데이터베이스 데이터를 즉시 로드하는 대신 먼저 (Redis ✁ setnx)와 같은 성공적인 반환이 포함된 일부 원자성 작업 명령을 사용하여 작동한 다음 캐시에 성공하면 데이터베이스 데이터 및 설정을 로드합니다. 그렇지 않으면 캐시 가져오기를 다시 시도하세요. - 핫스팟 키가 만료되지 않는다는
것은 만료 시간이 설정되지 않았지만 핫스팟 데이터가 만료되려고 할 때 비동기 스레드가 업데이트되고 만료 시간을 설정함을 의미합니다. - 시스템 충돌을 방지하기 위해 융합 및 다운그레이드를 잘 수행하십시오.