突破缓存穿透，redis面试需要知道的最前线（redis缓存穿透面试）

突破缓存穿透，redis面试需要知道的最前线

Redis是一种高性能内存数据存储系统，广泛用于缓存、消息队列、排行榜、实时统计等场景。在Redis面试中，缓存穿透是一个经常被提及的话题。这里介绍几种突破缓存穿透的方法。

1. 布隆过滤器

布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于判断某个元素是否在一个集合中。它使用一个位数组和多个哈希函数来实现。布隆过滤器可以快速判断一个元素是否在集合中，而且空间效率高。当一个元素不存在时，布隆过滤器可以快速返回false，这就能够避免缓存穿透的问题。具体实现如下：

pip install bitarray
from bitarray import bitarray
import mmh3
class BloomFilter:
    def __init__(self, size, hash_num):
        self.size = size
        self.hash_num = hash_num
        self.bit_array = bitarray(size)
        self.bit_array.setall(0)
    def add(self, key):
        for seed in range(self.hash_num):
            result = mmh3.hash(key, seed) % self.size
            self.bit_array[result] = 1
    def contns(self, key):
        for seed in range(self.hash_num):
            result = mmh3.hash(key, seed) % self.size
            if self.bit_array[result] == 0:
                return False
        return True

其中size为布隆过滤器中位数组的长度，hash_num表示哈希函数的个数。

应用场景：用于快速判断一个元素是否在集合中。

2. 缓存空对象

缓存空对象是指在缓存中缓存空对象，比如一个空字符串或者一个空列表。当查询一个不存在的键时，返回的不是空值，而是一个空对象，这样能够保证缓存穿透的问题被解决。具体实现如下：

import redis
import json

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

def get_data_from_redis(key):
    data = r.get(key)
    if not data:
        r.set(key, json.dumps(None))
        r.expire(key, 3600)
        return None
    else:
        return json.loads(data)

其中如果查询的key不存在，则缓存一个空对象，并设置过期时间。

应用场景：用于快速占据缓存，保证不存在的键也能够被缓存起来。

3. 热点数据预热

热点数据预热是指在系统启动时预先把常用的数据加载到缓存中，这样能够减少系统启动后的缓存穿透问题。具体实现如下：

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

def preload_data():
    r.set('key1', 'value1')
    r.set('key2', 'value2')
    r.set('key3', 'value3')
    r.set('key4', 'value4')

def get_data_from_redis(key):
    data = r.get(key)
    if not data:
        return None
    else:
        return data.decode()

其中在系统启动时预先加载常用的数据。这种方法能够减少缓存穿透的问题，但是需要注意的是，预热的数据可能会过时，需要保持数据的一致性。

应用场景：用于减少缓存穿透和提升系统启动时的响应速度。

4. 限流和防刷

限流和防刷是指在应用层面采取措施，避免大量的请求进入到Redis中，防止缓存穿透的问题。具体实现如下：

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

def limit_access(key):
    count_key = f'{key}:count'
    expire_key = f'{key}:expire'
    count = r.get(count_key)
    if not count:
        r.set(count_key, 1)
        r.set(exire_key, 60)
    else:
        count = int(count.decode())
        r.incr(count_key)
        if count > 10:
            r.incr(exire_key)
            r.expire(exire_key, 10)
            return False
    return True

其中采用计数器的方式对请求的次数进行限制，每秒最多只能请求10次。这种方式能够有效地避免大量的请求进入到Redis中，防止缓存穿透的问题。

应用场景：用于控制请求的次数，保证Redis的高可用性。

结语

本文介绍了几种突破缓存穿透的方法，包括布隆过滤器、缓存空对象、热点数据预热、限流和防刷。这些方法能够有效地避免缓存穿透的问题，提升Redis的性能和可靠性。在Redis面试中，掌握这些知识可以帮助应聘者更好地回答关于缓存穿透的问题。