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解決Redis緩存擊穿: 一篇簡(jiǎn)明教程
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Redis緩存擊穿是指當(dāng)一個(gè)緩存的KEY過(guò)期或者被刪除了，并且此時(shí)有大量的并發(fā)流量請(qǐng)求同一個(gè)緩存key，會(huì)導(dǎo)致所有的請(qǐng)求都打到DB上，從而瞬間讓DB的壓力飆升。為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們可以借助一些技巧和機(jī)制，提高Redis的命中率，減少DB的壓力。
以下是一些緩存擊穿的解決方案，可根據(jù)實(shí)際情況選擇適合自己的方案。
1.使用setnx命令
setnx命令會(huì)在指定key不存在時(shí)才會(huì)設(shè)置成功，如果指定key已經(jīng)存在，就不會(huì)把值設(shè)置進(jìn)去。那么我們可以把緩存的值設(shè)置成一個(gè)占位符，在獲取到緩存值之前，先判斷一下緩存是否存在，如果不存在則設(shè)置一個(gè)占位符，再去DB中查詢并設(shè)置緩存，最后再替換占位符，降低緩存穿透的概率。
示例代碼：
“`python
value = cache.get(‘key’)
if value is None:
# 這里使用了 setnx() 方法，
# 如果設(shè)置成功，則 key 值不存在 cache 中，
# 將返回 True ，否則返回 False 。
if cache.setnx(‘key’, PLACEHOLDER):
value = get_value_from_db(‘key’)
# 然后再用 set() 方法將 key 的緩存賦值
# 并且可以設(shè)置過(guò)期時(shí)間
cache.set(‘key’, value, timeout=60)
# 將設(shè)置的占位符替換為實(shí)際值
# 這樣避免了緩存穿透
value = cache.get(‘key’).replace(PLACEHOLDER, value)
else:
# 如果設(shè)置不成功，說(shuō)明此時(shí)有另一個(gè)線程在處理了
value = cache.get(‘key’)
return value
2.使用布隆過(guò)濾器
在緩存層面預(yù)先把不可能存在的數(shù)據(jù)過(guò)濾掉，采用布隆過(guò)濾器可以有效防止緩存穿透。布隆過(guò)濾器(scalable bloom filter)是一種空間效率很高的隨機(jī)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它利用位數(shù)組很好地表示大量可能存在的集合，可以用于檢測(cè)一個(gè)元素是否在一個(gè)集合中，其優(yōu)點(diǎn)是空間效率和查詢時(shí)間都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)一般的算法，缺點(diǎn)是有一定的誤識(shí)別率和刪除困難。
示例代碼：
```python
# 假設(shè) Redis 中 key 是從 0 到 199 的集合，
# 如果 query 的 key 不在這個(gè)集合中，則視為緩存穿透。
class BloomFilter:
def __init__(self, capacity=200, error_rate=0.01):
self.bit_array = bitarray(capacity * 8, endian='little')
self.bit_array.setall(0)
self.num_hashes = int(math.ceil(
math.log(1 / error_rate, 2)))
self.hash_seeds = range(self.num_hashes)
def __len__(self):
return self.bit_array.count()
def add(self, key):
for seed in self.hash_seeds:
result = mmh3.hash(str(key), seed) % (
len(self.bit_array) // 8)
self.bit_array[result] = 1
def __contns__(self, key):
for seed in self.hash_seeds:
result = mmh3.hash(str(key), seed) % (
len(self.bit_array) // 8)
if self.bit_array[result] == 0:
return False
return True
3.使用互斥鎖
在Redis中加入互斥鎖可以解決分布式鎖的問(wèn)題，保證同一時(shí)刻只有一個(gè)線程可以去請(qǐng)求DB，有效地減輕了DB的壓力。
示例代碼：
“`python
# redis_prefix 就是用于加上前綴的鎖名
lock_key = ‘{}.{}’.format(redis_prefix, key)
if cache.get(lock_key) is None:
# 如果鎖不存在，將其設(shè)置為 1
cache.set(lock_key, 1, timeout=10)
try:
# 執(zhí)行 DB 操作
…
finally:
# 釋放鎖
cache.delete(lock_key)
綜上所述，以上三種解決方案都可以有效緩解Redis緩存擊穿的問(wèn)題，開(kāi)發(fā)人員可以根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)情況進(jìn)行選擇和調(diào)整，達(dá)到合適的效果。為了更好地提高高并發(fā)系統(tǒng)的性能，我們還需要結(jié)合一些其他的緩存優(yōu)化策略，如前置緩存、CDN加速、數(shù)據(jù)分片等，去協(xié)同工作，來(lái)最大化提高系統(tǒng)的性能。
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