redis漏洞汇总,redis出错是什么意思
Redis简介Redis是C语言开发的开源高性能的键值对内存数据库，可用于数据库、缓存、消息中间件等场景。这是一个NoSQL的数据库(不仅是SQL，非关系数据库)。
Redis的特点是性能优异，数据存储在内存中，读写速度非常快，可以支持并发10W QPS。
单线程，但进程是线程安全的。IO复用系统可以作为分布式锁支持五种数据类型，数据持久化到磁盘，消息中间件支持消息发布和订阅。
数据类型下表显示了我列出的五种数据类型的特征和使用场景。
缓存数据缓存是Redis最重要的场景，为缓存而生。在跳靴中，一般有两种使用方法：
使用RedisTemplate直接通过Spring Cache集成Redis(也就是注释的方式)使用Cache遇到的问题(1)数据一致性在分布式环境下，缓存和数据库之间很容易出现数据一致性问题。如果项目对缓存的要求是强一致性，那就不要用缓存。
我们只能在项目中使用策略来降低缓存和数据库一致性的概率，而不能保证它们的强一致性。一般策略包括缓存更新机制、数据库更新后及时更新缓存、缓存失效时增加重试机制。
(2)缓存雪崩在了解雪崩之前，我们先来了解一下什么是缓存雪崩现象。假设系统A每秒需要处理5000个请求，但是数据库每秒只能处理4000个请求。有一天，缓存机坏了，挂了。这时候所有的请求一下子都落在数据库上，数据库肯定承受不了，报警挂了。此时，如果没有采取缓存措施，则数据库很紧急，因此重新启动数据库。
这就是雪崩事件，是Redis缓存中最致命的问题之一(一个是穿透)。可以看看下图：
雪崩后不要惊慌。我们可以从事故前、事故中、事故后三个方面思考解决方案：
事故前：redis高可用方案，主从哨兵，集群方案，避免全面崩溃；事故：数据库压力较小，本地Ehcache缓存限流降级，避免超过数据库压力；事故发生后：让Redis坚持下去。一旦Redis重新启动，数据就可以从磁盘上快速恢复。我们来看看转换后的数据流。假设用户A发送请求，系统首先请求本地Ehcache是否有数据。如果它不去redis请求数据，如果它不去数据库请求数据，那么它在获取数据后会同步到Ehcache和Redis。
限流组件的功能：可以设置每秒请求数，多少个请求通过，其余不通过的可以降级，可以返回一些默认值，或者进行友好提示等默认操作。具体流程见下图：
这样做的好处是：
数据库安全：当限流组件可用时，数据库不会挂起，限流保证每秒可以通过多少个请求；有些请求是可以处理的：如果数据库没有挂起，说明至少可以处理2/5的请求；高峰时段，有些请求无法处理，需要用户多次点击，因为只处理了2/5的请求，其余请求用户无法刷出，需要用户多次点击；redis设置的缓存过期时间没有设置为同一时间，所以可以根据函数、服务、请求接口灵活设置缓存时间：设置Redis (key，value，time math . random()* 10000)；(3)缓存渗透率缓存渗透率是指缓存或数据库中没有的数据。用户(黑客)不断发出请求，导致请求直接查询数据库。这种恶意行为攻击场景会直接导致数据库挂起。数据流如下图所示：
处理这种情况比较简单。在这种情况下，您可以绕过redis或本地缓存直接访问数据库。您可以采取以下解决方案：
在请求接口层，可以做一些检查，比如用户签名权限，参数检查，非法请求可以返回；直接；还可以认证或直接拦截有效id，直接过滤不符合的ID或用统一密钥保存在redis中，在下一次非法ID请求时直接从缓存中获取数据；Bloom Filter是redis的一个高级接口，通过使用高效的数据结构和算法来快速判断你的密钥是否存在于数据库中。如果不存在，就退回去。如果有，可以检查DB刷新KV，然后返回。(4)缓存击穿上面说的突破是针对大面积的数据请求，所以击穿是针对一个点(一个键)引起redis异常。但是某个键是非常热点的，请求频繁，处于集中访问现象。当这个键失效(过期)时，大量的请求会突破缓存，直接请求数据库，就像在屏障上割了一个洞。
不同场景下缓存崩溃的解决方案
数据基本不变：当热数据值基本不更新时，可以设置为永不过期。数据很少更新。当缓存刷新过程花费的时间较少时，可以使用redis和zookeeper等分布式中间件的分布式互斥体或本地互斥体来确保向数据库请求少量请求，并再次更新缓存。其他进程只能在锁被释放后访问新的缓存。数据频繁更新：使用定时线程。在缓存过期前，主动重建缓存或延长过期时间，保证所有请求都能一直访问缓存。Redis为什么这么快？官方介绍的Redis可以达到10W QPS，不比MEMCache差。况且Redis是单进程单线程模型，完全基于内存。CPU不是Redis的瓶颈，但Redis的瓶颈是内存和网络带宽，有以下特点：
利用类似HashMap的原理，HashMap的查询和操作的时间复杂度为O(1)，绝大多数请求是纯碎片化的内存操作，数据存储在内存中；数据结构简单，数据操作也简单，基于kV；是的，死锁现象采用单线程操作，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，不存在CPU切换现象，所以不存在考虑各种锁的问题；使用非阻塞IO，多路IO模式。Redis消除策略从过期数据集中消除所有以volatile为前缀的策略。Allkeys前缀策略是消除所有键。LRU(最近最少使用)是最近最少使用的。LFU(最不常用)是最不常用的。它们的触发条件是Redis使用的内存达到阈值。
有两种Redis持久性策略：
RDB:快照形式是将内存中的数据直接保存到一个转储文件中，并定期保存，保存策略。AOF:把所有修改Redis服务器的命令保存到一个文件，一个命令的集合。默认情况下，Redis是快照RDB的持久性。如果您非常关心您的数据，但是您仍然能够承受在几分钟内丢失数据，那么您只能使用RDB来实现持久性。
AOF将Redis执行的每个命令附加到磁盘上。处理巨大的写操作会降低Redis的性能。不知道你能不能接受。
数据库备份和灾难恢复：定期生成RDB快照对于数据库备份非常方便，RDB可以比AOF更快地恢复数据集。
当然，Redis支持同时开放RDB和AOF。系统重启后，Redis将优先使用AOF恢复数据，这样数据丢失将会最小化。
Redis主从复制从节点执行slaveof[masterIP][masterPort]，保存主节点信息；从节点中的定时任务中找到主节点信息，并与主节点建立Socket连接；从节点发送Ping信号，主节点返回Pong，双方可以相互通信；连接建立后，主节点将所有数据发送给从节点(数据同步)；主节点将当前数据同步到从节点后，复制过程就完成了。
接下来，主节点将继续向从节点发送写命令，以保证主从数据的一致性。Redis哨兵模式我们先说主从复制的问题：
一旦主节点关闭，从节点将提升为主节点。同时需要修改应用主节点的地址，需要命令所有从节点复制新的主节点。整个过程需要人工干预。主节点的写能力受到单机的限制。主节点的存储容量受单台机器的限制。本机复制的缺点在早期版本中也很突出，例如：
当Redis复制中断时，从节点启动psync。此时，如果同步不成功，将进行全量同步，由主库进行全量备份，可能会造成毫秒级或秒级停滞。哨兵的架构模式如下：
该系统可以执行以下四项任务：
监控：检查主服务器和从服务器是否正常运行。通知：当被监控的Redis服务器出现问题时，Sentinel通过API脚本向管理员或其他应用程序发送通知。自动故障转移：当主节点无法正常工作时，Sentinel会启动自动故障转移操作。它会将其中一个与故障主节点有主从关系的从节点升级到新的主节点，并将其他从节点指向新的主节点，这样就可以避免人工干预。配置器：在Redis Sentinel模式下，客户端应用程序在初始化时连接到Sentinel节点集，并从中获取主节点的信息。版权归作者所有：原创作品来自博主小二上九8，转载请联系作者取得转载授权，否则将追究法律责任。
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