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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(shí))

Redis請求重復(fù)服務(wù):2.5秒極速響應(yīng)

Redis是一個(gè)高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng),廣泛用于緩存、隊(duì)列、計(jì)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(huì)出現(xiàn)一些意外情況,例如網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)、緩存失效等,這些情況可能導(dǎo)致同一個(gè)請求被多次發(fā)出。由于Redis是一個(gè)內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng),如果同一個(gè)請求被重復(fù)執(zhí)行多次,會(huì)給Redis的內(nèi)存帶來極大的壓力。因此,我們需要一個(gè)能夠及時(shí)識(shí)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:

![redis-double-request-service](https://img-blog.csdn.net/20180709152431190?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Rlc2t0b3A=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/75)

服務(wù)由三個(gè)組件構(gòu)成:

1.前置代理:對所有請求進(jìn)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(chǔ):用于存儲(chǔ)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(xì)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(jìn)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?chǔ)中是否存在該哈希值。如果存在,返回去重結(jié)果;如果不存在,將哈希值寫入去重存儲(chǔ),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(shí)現(xiàn)

以下是服務(wù)實(shí)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(chǔ)

```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(jìn)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(shí)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(shí)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(shí)識(shí)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(shí)現(xiàn)了請求去重和結(jié)果緩存的功能,易于擴(kuò)展和維護(hù)。服務(wù)在高并發(fā)場景中測試性能良好,可以滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

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