探索Redis的高级应用之路（redis的一些高级用法）

探索Redis的高级应用之路

随着互联网的飞速发展，海量数据的存储和处理成为了现代企业的一大挑战。而Redis作为一个高性能的缓存数据库，不仅可以提高数据访问效率，还能降低数据库压力，被越来越多的企业所青睐。本文将介绍Redis的高级应用，帮助大家更好地利用Redis提高业务性能。

一、缓存穿透

缓存穿透是指当一个请求查询不存在的数据时，在缓存中也没有该数据，这就会导致该请求一直穿透到数据库查询，从而导致数据库压力过大。为了避免这种情况的发生，可以使用布隆过滤器结合Redis的Hash特性，将查询的结果存储到缓存中，同时在Redis中使用布隆过滤器判断查询对象是否存在，如果不存在就不再向数据库查询。

布隆过滤器的使用代码如下：

import redis
import mmh3
from bitarray import bitarray
class BloomFilter():

    def __init__(self, redis_conn, capacity, error_rate):
        # Redis 连接
        self.redis_conn = redis_conn
        # 期望容量
        self.capacity = capacity
        # 期望错误率
        self.error_rate = error_rate
        # Hash函数数量
        self.hash_count = int(round(-1 * math.log(self.error_rate) / math.log(2)))
        # 总位数
        self.bit_size = int(math.ceil(self.capacity * abs(math.log(self.error_rate)) / (self.hash_count * (math.log(2) ** 2))))
        # Redis Key
        self.key = 'bloom_filter_key'
        # 初始化 bitarray
        self.bit_array = bitarray(self.bit_size)
        self.hash_funcs = []
        seeds = [5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29]
        for seed in seeds[:self.hash_count]:
            self.hash_funcs.append(self.get_hash(seed))

    def get_hash(self, seed):
        def fnv_1a(key):
            """
            FNV1A 哈希
            """
            FNV_32_PRIME = 0x01000193
            hval = 2166136261
            for byte in key:
                hval = hval ^ ord(byte)
                hval = (hval * FNV_32_PRIME) & 0xFFFFFFFF
            return hval

        def mmh3_32(key):
            """
            MurmurHash3 哈希
            """
            return mmh3.hash(key, seed)

        return lambda key: (fnv_1a(key) + seed * mmh3_32(key)) % self.bit_size

    def add(self, key):
        for hash_func in self.hash_funcs:
            index = hash_func(key)
            self.bit_array[index] = True
            self.redis_conn.setbit(self.key, index, 1)

    def exists(self, key):
        for hash_func in self.hash_funcs:
            index = hash_func(key)
            if not self.bit_array[index]:
                return False
            if not self.redis_conn.getbit(self.key, index):
                return False
        return True

二、流量削峰

在高并发的情况下，请求会涌入数据库，导致数据库崩溃。为了避免数据库过载，一种常用的方法是流量削峰，将流量缓存到Redis中，控制请求的访问速率，经过缓冲后再放到数据库中。

通过Redis实现流量削峰的代码如下：

import time
import redis

class RateLimiter:

    def __init__(self, r, key_prefix, limit, expire):
        """
        :param r: Redis client instance.
        :param key_prefix: Storage key prefix.
        :param limit: Limit requests per minute.
        :param expire: Capacity is reset when this many seconds have elapsed.
        """
        self.r = r
        self.key_prefix = key_prefix
        self.limit = limit
        self.expire = expire

    def get_key(self, key):
        return f'{self.key_prefix}{key}:{int(time.time() // self.expire)}'
    def get_count(self, key):
        return sum(int(self.r.get(self.get_key(key)) or 0) for i in range(self.expire))
    def hit(self, key):
        count = self.get_count(key)
        p = count / self.limit

        if p 
            self.r.set(self.get_key(key), count + 1)
            return True

        return False

三、分布式锁

在分布式系统中，由于多节点同时操作同一个数据，可能会产生资源竞争的情况。为了避免不同节点之间的数据竞争，需要使用分布式锁，Redis的SETNX可以通过在尝试锁住锁键之前检查它是否被锁住来实现分布式锁。

以下是Redis实现分布式锁的Python代码：

class DistributedLock(object):
    def __init__(self, redis_conn, key, expire_time=5):
        self.redis_conn = redis_conn
        self.key = 'Lock:' + key
        self.expire_time = expire_time
    def lock(self):
        while True:
            if self.redis_conn.setnx(self.key, 1):
                self.redis_conn.expire(self.key, self.expire_time)
                return True
            elif not self.redis_conn.ttl(self.key):
                self.redis_conn.expire(self.key, self.expire_time)
            time.sleep(0.1)
    def unlock(self):
        self.redis_conn.delete(self.key)

以上是三种Redis的高级应用——缓存穿透、流量削峰和分布式锁。在实际业务中，结合相应业务场景，合理使用Redis的高级应用，可以有效提升系统的性能，减少资源消耗。