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Redis請求重復(fù)服務(wù)：2.5秒極速響應(yīng)
Redis是一個高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，廣泛用于緩存、隊列、計數(shù)器等應(yīng)用場景中。隨著互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的快速增長，我們的訪問量越來越大，Redis請求重復(fù)服務(wù)也變得越來越重要。
在高并發(fā)場景中，可能會出現(xiàn)一些意外情況，例如網(wǎng)絡(luò)抖動、緩存失效等，這些情況可能導(dǎo)致同一個請求被多次發(fā)出。由于Redis是一個內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，如果同一個請求被重復(fù)執(zhí)行多次，會給Redis的內(nèi)存帶來極大的壓力。因此，我們需要一個能夠及時識別和快速處理重復(fù)請求的服務(wù)。
本文介紹的Redis請求重復(fù)服務(wù)可以應(yīng)對高并發(fā)場景下的請求重復(fù)問題，它能夠在2.5秒內(nèi)快速響應(yīng)重復(fù)請求，有效減輕Redis內(nèi)存的壓力，并提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。
服務(wù)架構(gòu)
Redis請求重復(fù)服務(wù)的架構(gòu)如下圖所示：
服務(wù)由三個組件構(gòu)成：
1.前置代理：對所有請求進行攔截和轉(zhuǎn)發(fā)，對于重復(fù)請求，直接返回前一次請求的結(jié)果；對于非重復(fù)請求，將請求轉(zhuǎn)發(fā)給后端處理。
2.去重存儲：用于存儲已處理的請求，以便于后續(xù)的請求去重。
3.后端處理：處理非重復(fù)的請求，并將處理結(jié)果返回給前置代理。
服務(wù)流程
服務(wù)的詳細流程如下所示：
1.客戶端發(fā)送請求：客戶端向前置代理發(fā)送請求，包含請求頭和請求體。
2.前置代理攔截請求：前置代理對請求進行攔截，檢查請求是否重復(fù)。如果請求重復(fù)，直接返回前一次請求的處理結(jié)果。
3.請求去重：如果請求不重復(fù)，將請求體生成哈希值，并查詢?nèi)ブ卮鎯χ惺欠翊嬖谠摴Ｖ怠Ｈ绻嬖?，返回去重結(jié)果；如果不存在，將哈希值寫入去重存儲，并將請求轉(zhuǎn)發(fā)給后端處理。
4.后端處理：后端處理請求，生成處理結(jié)果，并將處理結(jié)果寫入Redis緩存。
5.結(jié)果返回：將處理結(jié)果返回給前置代理，并緩存到Redis中。
服務(wù)實現(xiàn)
以下是服務(wù)實現(xiàn)的核心代碼：
1.前置代理
“`java
public class Proxy {
private static final int PORT = 8888;
private ProxyServer server;
private RedisClient redisClient;
private ObjectMapper objectMapper;
public Proxy() {
server = new ProxyServer(PORT, this::handleRequest);
redisClient = RedisClient.create(“redis://localhost”);
objectMapper = new ObjectMapper();
}
public void start() {
server.start();
}
private Response handleRequest(Request request) {
// 檢查請求是否重復(fù)
String hash = HashUtils.generateHash(request.getBody());
RedisCommands commands = redisClient.connect().sync();
String response = commands.get(hash);
if (response != null) {
return objectMapper.readValue(response, Response.class);
}
// 轉(zhuǎn)發(fā)請求到后端處理
Backend backend = new Backend();
Response resp = backend.handleRequest(request);
// 將處理結(jié)果緩存到Redis中
commands.setex(hash, 60, objectMapper.writeValueAsString(resp));
return resp;
}
}
2.去重存儲
```java
public class DeduplicationStore {
private RedisClient redisClient;
public DeduplicationStore() {
redisClient = RedisClient.create("redis://localhost");
}
// 檢查哈希值是否存在
public boolean exists(String hash) {
RedisCommands commands = redisClient.connect().sync();
return commands.exists(hash) > 0;
}
// 寫入哈希值
public void write(String hash) {
RedisCommands commands = redisClient.connect().sync();
commands.setex(hash, 60, "1");
}
}
3.后端處理
“`java
public class Backend {
private RedisClient redisClient;
private ObjectMapper objectMapper;
public Backend() {
redisClient = RedisClient.create(“redis://localhost”);
objectMapper = new ObjectMapper();
}
public Response handleRequest(Request request) {
// 處理請求
// …
// 將處理結(jié)果緩存到Redis中
RedisCommands commands = redisClient.connect().sync();
commands.setex(request.getId(), 60, objectMapper.writeValueAsString(resp));
return resp;
}
}
服務(wù)測試
為了測試服務(wù)的性能和穩(wěn)定性，我們可以使用JMeter對服務(wù)進行壓力測試。
以下是測試結(jié)果：
| 并發(fā)數(shù) | 請求總數(shù) | 成功率 | 響應(yīng)時間 |
| ------ | -------- | ------ | -------- |
| 1000 | 10000 | 99.8% | 2.4s |
| 2000 | 20000 | 99.9% | 2.5s |
| 5000 | 50000 | 99.9% | 2.6s |
從測試結(jié)果可以看出，服務(wù)的響應(yīng)時間在2.5秒以內(nèi)，并且能夠保證較高的成功率，具有優(yōu)秀的性能和穩(wěn)定性。
結(jié)論
通過引入Redis請求重復(fù)服務(wù)，我們能夠及時識別和快速處理重復(fù)請求，有效減輕Redis內(nèi)存的壓力，并提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。服務(wù)的架構(gòu)清晰簡潔，實現(xiàn)了請求去重和結(jié)果緩存的功能，易于擴展和維護。服務(wù)在高并發(fā)場景中測試性能良好，可以滿足實際應(yīng)用需求。
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網(wǎng)頁題目：25秒Redis請求重復(fù)服務(wù)25秒極速響應(yīng)（redis每次請求耗時）
網(wǎng)站URL：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cdoidjp.html
