问题调整Redis缓存，解决击穿率问题（redis缓存的击穿率）

问题调整Redis缓存，解决击穿率问题

近日，我们的网站服务器频繁发生响应延迟、内存占用过高等问题，经过排查发现是Redis缓存存在“击穿”现象。为解决这一问题，我们进行了相关调整。

Redis缓存介绍

我们需要了解一下Redis缓存的相关知识。Redis是一种常见的内存数据库，采用键值对存储数据，具有高性能、高可扩展性等优点。其中，缓存是Redis的一种常见使用场景，通过存储常用数据，可以大大缩短读取时间，提高网站的响应速度。

“击穿”现象及其原因

然而，缓存也存在一种问题——击穿。该问题的产生主要由于缓存中某些键对应的值在一段时间内未被查询，导致在查询该键时出现缓存未命中，从而会“穿透”到数据库中进行查询，如果数据库中不存在该值，就会导致大量请求直接落到数据库上，造成性能瓶颈。

解决方案

为解决该问题，我们针对网站的使用情况，采取了以下措施：

1. 缓存过期时间随机

增加缓存的过期时间可以一定程度上缓解击穿问题，我们将缓存的过期时间进行随机化，使得缓存的过期时间不同，从而避免过多缓存的键同时失效。

2. 布隆过滤器

布隆过滤器是一种特殊的数据结构，可以快速判断一个元素是否存在于一个集合中，具有误判率较低的特点。在Redis中，可以通过集成布隆过滤器来缓解击穿问题。当一个请求到达时，我们首先进行布隆过滤器的检测，如果该元素不存在于集合中，就直接返回“不存在”的结果，不必查询缓存或数据库，降低了缓存和数据库的压力。

3. 建立互斥锁

为了避免大量请求同时请求同一个缓存，我们可以通过建立互斥锁的方式，使得只有一个请求能成功查询数据库并更新缓存，其他请求则处于等待状态。在Redis中，可以通过设置NX参数实现互斥锁。

代码实现

下面是通过Python实现Redis锁的相关代码。

“`python

import redis

import time

# 连接Redis

pool = redis.ConnectionPool(host=’localhost’, port=6379, db=0)

# 返回互斥锁

def acquire_lock(conn, lockname, acquire_timeout=10):

identifier = str(uuid.uuid4())

lockname = ‘lock:’ + lockname

end = time.time() + acquire_timeout

while time.time()

if conn.setnx(lockname, identifier):

return identifier

time.sleep(0.001)

return False

# 释放互斥锁

def release_lock(conn, lockname, identifier):

pipe = conn.pipeline(True)

lockname = ‘lock:’ + lockname

while True:

try:

pipe.watch(lockname)

if pipe.get(lockname) == identifier:

pipe.multi()

pipe.delete(lockname)

pipe.execute()

return True

pipe.unwatch()

break

except redis.exceptions.WatchError:

pass

return False

以上就是我们通过Redis缓存调整来解决击穿率问题的相关实践。通过对Redis缓存的有效利用，我们可以让网站的性能得到大幅提升。