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Redis穿透深入了解它的工作情況（redis穿透情況）

Redis穿透：深入了解它的工作情況

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Redis作為一款高性能的開(kāi)源內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，被廣泛應(yīng)用于各種場(chǎng)景，如緩存、隊(duì)列、發(fā)布/訂閱等。在Redis中，常常會(huì)遇到訪問(wèn)緩存中不存在的KEY的情況，這就導(dǎo)致了Redis穿透的問(wèn)題。本文將深入了解Redis穿透的工作情況，并提供相關(guān)代碼實(shí)例。

什么是Redis穿透？

Redis穿透指的是當(dāng)從Redis中查找不存在的key時(shí)，請(qǐng)求將直接發(fā)送到數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致查詢效率降低。傳統(tǒng)的解決方法是使用布隆過(guò)濾器過(guò)濾掉不存在的key，但是布隆過(guò)濾器可能會(huì)誤判，導(dǎo)致查詢無(wú)法正常執(zhí)行。

解決Redis穿透的方法

1. 使用空緩存值

當(dāng)訪問(wèn)Redis中不存在的key時(shí)，可以將空值存儲(chǔ)在Redis中，并設(shè)置較短的過(guò)期時(shí)間，這樣在短時(shí)間內(nèi)再次訪問(wèn)時(shí)，即可從Redis中獲取到空值，而不需要再次訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)。代碼示例如下：

“`python

value = cache.get(key)

if value is None:

# 如果緩存中不存在key，則從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢

value = get_from_db(key)

if value is not None:

# 如果從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢到數(shù)據(jù)，則存儲(chǔ)到Redis中，并設(shè)置較短的過(guò)期時(shí)間

cache.set(key, value, timeout=5)

else:

# 如果從數(shù)據(jù)庫(kù)中未查詢到數(shù)據(jù)，則存儲(chǔ)空值到Redis中，并設(shè)置較短的過(guò)期時(shí)間

cache.set(key, ”, timeout=5)


2. 使用互斥鎖

當(dāng)多個(gè)并發(fā)請(qǐng)求同時(shí)訪問(wèn)Redis中不存在的key時(shí)，容易觸發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)的并發(fā)查詢，導(dǎo)致查詢效率降低。因此可以使用互斥鎖機(jī)制，保證只有一個(gè)請(qǐng)求能夠去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)。代碼示例如下：

```python
value = cache.get(key)
if value is None:
    # 如果緩存中不存在key，則使用互斥鎖機(jī)制
    lock_key = 'lock:' + key
    with cache.lock(lock_key):
        # 此時(shí)只有一個(gè)請(qǐng)求能夠繼續(xù)執(zhí)行下面的代碼，其余請(qǐng)求會(huì)在這里等待
        value = cache.get(key)
        if value is None:
            # 如果緩存中仍然不存在key，則從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢
            value = get_from_db(key)
            if value is not None:
                # 如果從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢到數(shù)據(jù)，則存儲(chǔ)到Redis中，并設(shè)置較短的過(guò)期時(shí)間
                cache.set(key, value, timeout=5)
            else:
                # 如果從數(shù)據(jù)庫(kù)中未查詢到數(shù)據(jù)，則存儲(chǔ)空值到Redis中，并設(shè)置較短的過(guò)期時(shí)間
                cache.set(key, '', timeout=5)

3. 使用一致性哈希

一致性哈希是一種將數(shù)據(jù)分布到多個(gè)節(jié)點(diǎn)的算法，可以有效減少數(shù)據(jù)訪問(wèn)時(shí)的熱點(diǎn)問(wèn)題和單點(diǎn)故障問(wèn)題。使用一致性哈?？梢詫⒕彺娴膋ey分布到多個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)中，從而減少Redis節(jié)點(diǎn)的訪問(wèn)壓力，提高系統(tǒng)的并發(fā)能力。代碼示例如下：

“`python

import hashlib

import redis

class ConsistentHashing(object):

def __init__(self, servers, replicas=5):

self.replicas = replicas

self.ring = {}

for server in servers:

for i in range(replicas):

node = ‘%s:%s’ % (server, i)

key = self.gen_key(node)

self.ring[key] = server

def get_node(self, key):

if not self.ring:

return None

hash_key = self.gen_key(key)

for k, v in sorted(self.ring.items()):

if hash_key

return v

return list(self.ring.values())[0]

def gen_key(self, key):

m = hashlib.md5()

m.update(key.encode(‘utf-8’))

return m.hexdigest()

servers = [‘127.0.0.1:6379’, ‘127.0.0.1:6380’, ‘127.0.0.1:6381’]

cache = ConsistentHashing(servers)