Redis驱动的高效缓存策略生成随机数（redis缓存随机数）

Redis驱动的高效缓存策略：生成随机数

随机数在编程中被广泛使用，例如用于模拟数据、生成验证码、实现翻牌游戏等等。然而，如果每次需要生成随机数时都要进行计算，那么在高并发的场景下将会带来很大的负担。因此，我们可以使用缓存来提高随机数的生成效率。

使用Redis作为缓存的方案，可以大幅提升随机数的生成速度。在Python中，我们可以使用Redis-py作为Redis的驱动，通过设置Redis的key-value结构缓存随机数。具体实现方式如下：

“`python

import redis

import random

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

# 随机数生成函数

def get_random():

return random.randint(0, 100)

# 获取缓存随机数

def get_cached_random():

if r.exists(‘random_number’):

return int(r.get(‘random_number’))

else:

random_number = get_random()

r.set(‘random_number’, random_number, ex=60) # 缓存60秒

return random_number

上述代码中，我们使用get_random()函数生成随机数。为了避免重复计算，在get_cached_random()函数中，我们首先判断Redis中是否存在"random_number"这个key，如果存在则直接返回缓存中的随机数；如果不存在，则重新生成一个随机数，并将它缓存到Redis中。因为是模拟数据，所以缓存时可以设置有效时间为60秒，这样可以保证数据的实时性。

和普通的随机数生成函数相比，get_cached_random()函数可以大大提高随机数的生成效率。而且，如果在多个进程中使用这个缓存函数，也可以避免出现数据不一致的情况。

最后需要注意的是，在访问Redis时要进行异常处理，避免出现连接超时等错误。下面是完整的代码实现：

```python
import redis
import random

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 随机数生成函数
def get_random():
    return random.randint(0, 100)

# 获取缓存随机数
def get_cached_random():
    try:
        if r.exists('random_number'):
            return int(r.get('random_number'))
        else:
            random_number = get_random()
            r.set('random_number', random_number, ex=60) # 缓存60秒
            return random_number
    except Exception as e:
        print('Redis连接异常：', e)

if __name__ == '__mn__':
    for i in range(10):
        print(get_cached_random())

通过运行上述代码，可以测试随机数的生成效率是否得到提升。在高并发的情况下，通过使用Redis缓存，可以大幅减轻系统的负担，并提高系统的性能表现。