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解決Redis緩存擊穿: 一篇簡明教程
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Redis緩存擊穿是指當(dāng)一個緩存的KEY過期或者被刪除了，并且此時有大量的并發(fā)流量請求同一個緩存key，會導(dǎo)致所有的請求都打到DB上，從而瞬間讓DB的壓力飆升。為了解決這個問題，我們可以借助一些技巧和機制，提高Redis的命中率，減少DB的壓力。
以下是一些緩存擊穿的解決方案，可根據(jù)實際情況選擇適合自己的方案。
1.使用setnx命令
setnx命令會在指定key不存在時才會設(shè)置成功，如果指定key已經(jīng)存在，就不會把值設(shè)置進(jìn)去。那么我們可以把緩存的值設(shè)置成一個占位符，在獲取到緩存值之前，先判斷一下緩存是否存在，如果不存在則設(shè)置一個占位符，再去DB中查詢并設(shè)置緩存，最后再替換占位符，降低緩存穿透的概率。
示例代碼：
“`python
value = cache.get(‘key’)
if value is None:
# 這里使用了 setnx() 方法，
# 如果設(shè)置成功，則 key 值不存在 cache 中，
# 將返回 True ，否則返回 False 。
if cache.setnx(‘key’, PLACEHOLDER):
value = get_value_from_db(‘key’)
# 然后再用 set() 方法將 key 的緩存賦值
# 并且可以設(shè)置過期時間
cache.set(‘key’, value, timeout=60)
# 將設(shè)置的占位符替換為實際值
# 這樣避免了緩存穿透
value = cache.get(‘key’).replace(PLACEHOLDER, value)
else:
# 如果設(shè)置不成功，說明此時有另一個線程在處理了
value = cache.get(‘key’)
return value
2.使用布隆過濾器
在緩存層面預(yù)先把不可能存在的數(shù)據(jù)過濾掉，采用布隆過濾器可以有效防止緩存穿透。布隆過濾器(scalable bloom filter)是一種空間效率很高的隨機數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它利用位數(shù)組很好地表示大量可能存在的集合，可以用于檢測一個元素是否在一個集合中，其優(yōu)點是空間效率和查詢時間都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過一般的算法，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。
示例代碼：
```python
# 假設(shè) Redis 中 key 是從 0 到 199 的集合，
# 如果 query 的 key 不在這個集合中，則視為緩存穿透。
class BloomFilter:
def __init__(self, capacity=200, error_rate=0.01):
self.bit_array = bitarray(capacity * 8, endian='little')
self.bit_array.setall(0)
self.num_hashes = int(math.ceil(
math.log(1 / error_rate, 2)))
self.hash_seeds = range(self.num_hashes)
def __len__(self):
return self.bit_array.count()
def add(self, key):
for seed in self.hash_seeds:
result = mmh3.hash(str(key), seed) % (
len(self.bit_array) // 8)
self.bit_array[result] = 1
def __contns__(self, key):
for seed in self.hash_seeds:
result = mmh3.hash(str(key), seed) % (
len(self.bit_array) // 8)
if self.bit_array[result] == 0:
return False
return True
3.使用互斥鎖
在Redis中加入互斥鎖可以解決分布式鎖的問題，保證同一時刻只有一個線程可以去請求DB，有效地減輕了DB的壓力。
示例代碼：
“`python
# redis_prefix 就是用于加上前綴的鎖名
lock_key = ‘{}.{}’.format(redis_prefix, key)
if cache.get(lock_key) is None:
# 如果鎖不存在，將其設(shè)置為 1
cache.set(lock_key, 1, timeout=10)
try:
# 執(zhí)行 DB 操作
…
finally:
# 釋放鎖
cache.delete(lock_key)
綜上所述，以上三種解決方案都可以有效緩解Redis緩存擊穿的問題，開發(fā)人員可以根據(jù)實際業(yè)務(wù)情況進(jìn)行選擇和調(diào)整，達(dá)到合適的效果。為了更好地提高高并發(fā)系統(tǒng)的性能，我們還需要結(jié)合一些其他的緩存優(yōu)化策略，如前置緩存、CDN加速、數(shù)據(jù)分片等，去協(xié)同工作，來最大化提高系統(tǒng)的性能。
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分享題目：解決Redis緩存擊穿一篇簡明教程（redis緩存擊穿教程）
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