实验Redis缓存穿透模拟实验实景报告（redis缓存穿透模拟）

实验Redis缓存穿透：模拟实验实景报告

Redis缓存是在互联网开发中使用广泛的缓存技术，具有快速高效的优势，可以有效减少数据库的访问压力。但是，在高并发的场景下，如果在缓存与数据库中查找数据没有得到结果，就会发生缓存穿透的问题，导致数据库负载骤增。为了更好地理解Redis缓存穿透的影响以及找到应对方案，进行了如下模拟实验实景报告。

实验步骤：

1.搭建实验环境

搭建实验环境，使用Redis作为缓存，采用Python语言编写测试脚本。在此之前，请确保已安装好Redis和Python3。

2.编写测试脚本

测试脚本最基本的功能就是模拟缓存穿透问题，构造不存在于缓存和数据库中的数据进行查询。我们在实验中使用了Python中的随机数函数生成随机数作为查询数据。为了更好地演示效果，我们设置访问次数为100000次。

import redis
import time
import random
# 建立redis连接
redis_pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
redis_conn = redis.Redis(connection_pool=redis_pool)

# 模拟查询函数
def query_demo(query_key):
    # 先尝试从缓存中查询
    data = redis_conn.get(query_key)
    if data:
        return data
    else:
        # 如果查询不存在于缓存中就从数据库查询
        data = 'select * from big_data where id = {}'.format(query_key)
        # 将查询结果存入缓存
        redis_conn.setex(query_key, 3600, data)
        return data
# 模拟查询
for i in range(100000):
    query_demo(random.randint(1, 1000))

3.观察实验结果

在脚本运行过程中，我们可以打开一个新的终端窗口，使用redis-cli监控redis的相关信息。

在监控窗口中输入命令“monitor”，就可以看到Redis服务器接收到的每条命令，包括查询命令和查询结果。

随着测试脚本的运行，可以观察到缓存未命中的查询访问量增加，而且每次缺失都需要从数据库中查询数据，这将导致数据库的负荷逐渐增大，直至崩溃。

4.解决方案

为了避免缓存穿透的问题，需要使用一些解决方案：

（1）对查询参数进行校验，避免查询不存在的数据。

（2）使用布隆过滤器对缓存不存在的数据进行过滤，避免向数据库发送无效的查询请求。

（3）使用缓存“穿透攻击”的优秀方案，适时更新缓存有效性，在缓存有效期之前进行缓存刷新，避免在缓存失效期间访问过多请求。

（4）为了加速缓存与数据库之间的数据同步，可以使用Redis中的发布订阅机制或者RocketMQ等中间件技术。

结论：

通过模拟实验，我们了解了Redis缓存穿透的影响及解决方案。在实际的实现工作中，我们应该根据实际情况选择合适的解决方案进行优化，尽可能减少对业务的影响。