解决Redis缓存击穿 一篇简明教程（redis缓存击穿教程）

解决Redis缓存击穿: 一篇简明教程

Redis缓存击穿是指当一个缓存的key过期或者被删除了，并且此时有大量的并发流量请求同一个缓存key，会导致所有的请求都打到DB上，从而瞬间让DB的压力飙升。为了解决这个问题，我们可以借助一些技巧和机制，提高Redis的命中率，减少DB的压力。

以下是一些缓存击穿的解决方案，可根据实际情况选择适合自己的方案。

1.使用setnx命令

setnx命令会在指定key不存在时才会设置成功，如果指定key已经存在，就不会把值设置进去。那么我们可以把缓存的值设置成一个占位符，在获取到缓存值之前，先判断一下缓存是否存在，如果不存在则设置一个占位符，再去DB中查询并设置缓存，最后再替换占位符，降低缓存穿透的概率。

示例代码：

“`python

value = cache.get(‘key’)

if value is None:

# 这里使用了 setnx() 方法，

# 如果设置成功，则 key 值不存在 cache 中，

# 将返回 True ，否则返回 False 。

if cache.setnx(‘key’, PLACEHOLDER):

value = get_value_from_db(‘key’)

# 然后再用 set() 方法将 key 的缓存赋值

# 并且可以设置过期时间

cache.set(‘key’, value, timeout=60)

# 将设置的占位符替换为实际值

# 这样避免了缓存穿透

value = cache.get(‘key’).replace(PLACEHOLDER, value)

else:

# 如果设置不成功，说明此时有另一个线程在处理了

value = cache.get(‘key’)

return value

2.使用布隆过滤器

在缓存层面预先把不可能存在的数据过滤掉，采用布隆过滤器可以有效防止缓存穿透。布隆过滤器(scalable bloom filter)是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很好地表示大量可能存在的集合，可以用于检测一个元素是否在一个集合中，其优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

示例代码：

```python
# 假设 Redis 中 key 是从 0 到 199 的集合，
# 如果 query 的 key 不在这个集合中，则视为缓存穿透。
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.使用互斥锁

在Redis中加入互斥锁可以解决分布式锁的问题，保证同一时刻只有一个线程可以去请求DB，有效地减轻了DB的压力。

示例代码：

“`python

# redis_prefix 就是用于加上前缀的锁名

lock_key = ‘{}.{}’.format(redis_prefix, key)

if cache.get(lock_key) is None:

# 如果锁不存在，将其设置为 1

cache.set(lock_key, 1, timeout=10)

try:

# 执行 DB 操作

…

finally:

# 释放锁

cache.delete(lock_key)

综上所述，以上三种解决方案都可以有效缓解Redis缓存击穿的问题，开发人员可以根据实际业务情况进行选择和调整，达到合适的效果。为了更好地提高高并发系统的性能，我们还需要结合一些其他的缓存优化策略，如前置缓存、CDN加速、数据分片等，去协同工作，来最大化提高系统的性能。