利用Redis突破缓存击穿（redis解决缓存击穿）

随着互联网的迅速发展，大数据已经愈发成为各个行业的重要来源，然而，在高并发的情况下，缓存击穿依然是一个非常头痛的问题。缓存击穿是指查询一个缓存（或者数据），但是数据没有被缓存而是存储在数据库中，此时大量请求会直接查询数据库，导致数据库响应速度变慢，虽然缓存起到了一定的保护作用，但是在某种情况下，也会成为“瓶颈”，这时我们可以利用 Redis 数据类型的特性，为缓存设置过期时间，防止缓存雪崩和淘汰策略，从而突破缓存击穿的问题。

Redis（Remote Dictionary Server）是一种开源的、高性能的键值对（NoSQL）数据库服务，丰富的数据类型，如字符串（strings）、哈希表（hashes）、列表（lists）、集合（sets）和有序集合（sorted sets）合理有效的支持了缓存方案。

首先让我们来看一下最常见的缓存设置方法，如下所示：

“`python

def get_data_from_cache(key):

data = cache.get(key)

if data is None:

data = get_data_from_db(key)

cache.set(key, data, timeout=1800)

return data

在这个例子中，如果数据在缓存中，则直接从缓存中读取；否则我们会去数据库中查询数据，并将数据存储在缓存中。但是当发生缓存击穿时，大量请求会直接查询数据库，导致数据库响应速度变慢。为了解决这个问题，我们可以使用 Redis 提供的单线程机制，将大量的数据库请求集中在一个时间段内完成。

我们可以定义一个带过期时间的键值，当过期时间到达时，Redis 会自动将该键值从缓存中删除。我们可以利用 setex() 函数和 expire() 函数实现缓存自动过期。如下所示：

```python
def get_data_from_cache(key):
    data = cache.get(key)
    if data is None:
        # 先使用 setnx() 设置缓存标志
        # 如果成功设置标志，则从数据库中查询数据并设置缓存
        # 如果设置失败，说明缓存正在被生成，等待一段时间后重新尝试读取缓存
        if cache.setnx(key + ":creating", 1):
            data = get_data_from_db(key)
            cache.setex(key, data, timeout=1800)
            cache.delete(key + ":creating")
        else:
            time.sleep(0.5)
            return get_data_from_cache(key)
    return data

在这个例子中，我们添加了一个“缓存标志”，用以标识当前是否有线程在生成缓存。如果设置标志成功，则从数据库中读取数据，并将数据存储在缓存中。如果设置失败，则说明另一个线程正在生成缓存，我们可以暂停一段时间后重新尝试读取缓存，这里暂停时间可以根据系统情况自行设置。使用这种方式，当大量请求同时到达时，只有一个请求可以从数据库中读取数据，其余的请求会在一定的时间后重新尝试读取缓存。

除了使用 Redis 提供的缓存过期机制，我们还可以使用淘汰策略来防止缓存击穿。淘汰策略可以指定在缓存最大容量、最大内存占用或者缓存时间等方面进行淘汰。当缓存到达设定的淘汰条件时，Redis 会自动从缓存中删除一些键值，以便为新的缓存腾出空间。

下面是一个基于缓存时间的淘汰策略，如下所示：

“`python

def get_data_from_cache(key):

data = cache.get(key)

if data is None:

# 先使用 setnx() 设置缓存标志

# 如果成功设置标志，则从数据库中查询数据并设置缓存

# 如果设置失败，说明缓存正在被生成，等待一段时间后重新尝试读取缓存

if cache.setnx(key + “:creating”, 1):

data = get_data_from_db(key)

cache.setex(key, data, timeout=1800)

cache.delete(key + “:creating”)

else:

time.sleep(0.5)

return get_data_from_cache(key)

else:

# 获取缓存的过期时间

timeout = cache.ttl(key)

# 如果缓存的过期时间小于 3 分钟，则更新过期时间

if timeout

cache.expire(key, timeout + 180)

return data

在这个例子中，我们在读取缓存时，如果缓存时间小于 3 分钟，则更新过期时间，以防止过期时间过短导致的缓存失效。

总结一下，我们可以使用 Redis 的缓存过期机制和淘汰策略来防止缓存击穿问题。在高并发的情况下，我们可以利用 Redis 提供的单线程机制，将大量数据库请求集中在同一时间段内完成，以提高系统的响应速度。此外，我们还可以使用多种算法，如布隆过滤器等技术来进一步提高缓存命中率，优化系统性能。