Redis系列3重新定义缓存处理（redis系列3）
在之前的两篇文章中，我们介绍了Redis的基本概念以及其在缓存中的应用。本文将深入探讨如何重新定义缓存处理，利用Redis更好地管理缓存。
一、缓存管理策略
在Redis中，缓存的管理可以采用两种策略：时间戳策略和定时轮询策略。
时间戳策略：每一个被存储的键值对都可以设置过期时间，Redis内部保存了所有缓存键的过期时间（时间戳），通过设置时间戳来管理该键值对的生命周期。一旦过期时间到了，该键值对就会被Redis自动删除。
代码实现：
“`python
# 设置缓存数据（键为key，值为value）和过期时间ttl
redis.setex(key, ttl, value)
# 获取缓存数据，并检查过期时间
if redis.ttl(key)
redis.delete(key)
定时轮询策略：Redis模拟了一个时钟，它将所有缓存键都加入到一个定时轮询的列表中。Redis在每一秒钟检查一次这个列表，将过期时间到的缓存键对应的值删除，从而达到缓存管理的目的。
代码实现：
```python# 将缓存数据（键为key，值为value）加入到定时轮询列表中
redis.set(key, value)# 检查缓存键是否过期
if key in redis and redis.ttl(key) redis.delete(key)
二、缓存击穿处理
缓存击穿指的是查询一个缓存中不存在的数据。这时，会导致所有请求都去查询数据库，从而造成数据库压力过大。接下来我们将介绍如何使用Redis处理缓存击穿。
1、缓存穿透
缓存穿透是一种恶意攻击手段，攻击者通过构造一些缓存中不存在的key来让大量请求穿透缓存直接访问数据库。这会给数据库造成极大的压力，甚至造成数据库崩溃。
解决方法：对于缓存穿透，最好的解决方案是在Redis的存储层面设置一个过滤器，对于一些明显不合法的请求先进行拦截，只有合法的请求才进入数据库查询。
代码实现：
“`python
# 将合法的请求值映射到Redis中，禁止非法请求
if isValid(key):
redis.set(key, value)
else:
# 非法请求（缓存穿透），将其值设为-1，避免重复请求
redis.set(key, -1)
2、缓存雪崩
缓存雪崩指的是在某一个时间点，缓存中的大量键值同时失效，导致所有请求都要访问数据库。这种情况下，数据库压力特别大，甚至会引发服务器崩溃。
解决方法：对于缓存雪崩，可以采用两种解决方案：
（1）在缓存上采用加锁机制，保证在缓存失效时，只有一个线程去请求数据库，其他线程需要等待该线程完成后再访问数据库。
代码实现：
```python# 加锁机制
if redis.get(key) is None： lock = acquireLock(key)
if lock: value = getDataFromDB()
redis.set(key, value) releaseLock(key)
else： time.sleep(0.1)
get(key)else：
return redis.get(key)
（2）通过设置不同的过期时间，使缓存失效的时间点分散开来。这可以通过将过期时间加上一个随机数的方法实现。
代码实现：
“`python
# 设置缓存数据（键为key，值为value）和过期时间ttl（加上随机数randomTime）
redis.setex(key, ttl + randomTime, value)
# 获取缓存数据，并检查过期时间
if redis.ttl(key)
redis.delete(key)
三、缓存更新策略
对于缓存的更新，我们可以采用两种策略：写穿策略和写回策略。
写穿策略：一旦缓存失效，数据将被直接从数据库中读取，然后写入缓存中。这种策略会导致数据库压力过大。
写回策略：当缓存在更新时，数据先更新到缓存中，然后等待一段时间再异步更新回数据库中。这种策略可以最大化地利用缓存效率。
代码实现：
```python# 设置缓存
redis.set(key, value)# 异步写回策略
def update_redis(): getDataFromDB()
redis.set(key, value)t = threading.Timer(timeInterval(update_redis))
t.start()
小结
本文主要介绍了如何通过Redis重新定义缓存处理。我们探讨了缓存管理策略、缓存击穿处理以及缓存更新策略。对于开发人员来说，了解这些技术能够更好地利用Redis，提高应用程序的访问效率，优化系统的性能。
