解决Redis中的重复查询问题（redis重复查询）

技术人员通常都会在项目中遇到缓存数据库中存在重复查询的问题，之前设计的算法查询效率可能会受到大量重复查询影响，降低很多业务操作的效率。对于缓存数据库，尤其是Redis，能够有很多种方案来解决此类问题。我们可以先分析一下重复查询问题，通过有效的缓存策略，减少数据库查询的压力。

我们需要确定是单台服务器还是分布式集群，以便更好的搭配不同的Redis技术解决方案。比如对于单台服务器的Redis集群，必须搭建适当的Redis服务池来容纳多个Redis实例；当应用有多个请求时，可以在池中创建多个连接实例，每个实例都可以根据应用请求获取精准数据，避免查询重复数据；而对于分布式集群，同样可以实现专门的Redis服务，同样能够在多个连接实例之间自动配置分布负载来解决重复查询的问题。

此外，我们还可以通过采用布隆过滤器（布隆过滤器is a space-efficient probabilistic data structure），来解决缓存数据库中重复查询问题，布隆过滤器能够有效的减小存储空间，同时还能够提供可靠的快速查询，在工作中，可以通过布隆过滤器查看客户端请求是否已经存在缓存中，以避免同样的请求再次被查询；另外，采用布隆过滤器还可以对Redis中数据进行定时修复，防止数据失效和异常实例查询的发生。

可以采用LRU替换缓存策略，以减少重复查询的算法复杂度和缓存空间的开销，LRU算法能够有效解决算法式缓存中重复查询问题，原理是在缓存中维护一个有序列表，采用淘汰算法来移除内存中最久没有被使用的数据，以便释放空间，减少查询操作。

例子：

# 设置LRU缓存策略

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)

r.config_set(‘maxmemory-policy’,’LRU’)

# 设置最大缓存容量

r.config_set(‘maxmemory’,’200M’)

# 获取当前缓存策略

r.config_get(‘maxmemory-policy’)

# LRU