借助Redis解决穿透难题（redis解决穿透）

借助Redis解决穿透难题

在高并发系统中，缓存是提高系统性能的重要手段。但是当查询请求的key对应的值不存在时，若缓存与数据库均无法查询到此数据，这就出现了所谓的“穿透”现象。这种情况下，请求会直接访问数据库，而大量的这类访问会给数据库带来极大的压力，甚至会造成宕机。为了避免这种情况的发生，我们可以借助Redis来解决穿透难题。

Redis是一款高效的缓存工具，它可以将常用数据存储在内存中，提高查询速度。常用的缓存设置方式为：查询请求先访问Redis缓存，若缓存中有对应值，则直接返回；否则，继续访问数据库，并将查询结果存储在缓存中，下次查询则直接返回缓存中的数据。这种方式在一定程度上可以减轻对数据库的压力。但是如果请求的key对应的值不存在时，就会形成穿透现象，进而让请求直接访问数据库，引起压力增大。为了解决这个问题，我们可以通过以下两种方式：

一、布隆过滤器过滤无效请求

利用布隆过滤器，我们可以对请求进行过滤，以减轻对数据库的压力。布隆过滤器是一种数据结构，它可以在保证一定可接受误差率的前提下，判断元素是否在一个集合中。实现原理是针对每个查询请求，我们可以在Redis缓存中设置一个布隆过滤器，将已知的数据集合信息存储到布隆过滤器中。当请求到达时，我们先去布隆过滤器中验证是否存在这个key，如果不存在，则说明请求无效，直接返回；如果存在，则再去查询Redis缓存或数据库。

代码实现：

import redis

import pybloomfilter

r = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

bf = pybloomfilter.BloomFilter(capacity=10**7, error_rate=0.001)

def query(key):

if key not in bf:

return None

value = r.get(key)

if value is None:

value = get_from_db()

r.set(key, value)

return value

二、空值缓存

另一种解决办法是使用空值缓存。我们可以设置一个过期时间较短的缓存，用来存储查询请求中不存在的key和value。这样，当访问这些不存在的key时，就能够直接在缓存中获取到空值，而不会继续访问数据库。同时，由于过期时间比较短，这些空值会在一定时间后自动被删除，从而避免缓存空间的浪费。

代码实现：

def query(key):

value = r.get(key)

if value is None and not r.exists(key):

r.setex(key, 60, ”)

return None

elif value is None:

value = get_from_db()

r.set(key, value)

return value

以上两种方法都可以有效地解决穿透现象。如果您在应用中遇到了类似的问题，可以根据自己的具体情况选择合适的解决方案，以达到最佳性能。