重建缓存利用Redis最新的过期缓存特性（redis缓存过期6）

重建缓存——利用Redis最新的过期缓存特性

Redis是一种高性能的内存数据库，广泛应用于缓存、消息队列、排行榜、实时计数、分布式锁等场合。而缓存是Redis最为常见的应用场景之一，通过缓存可以将经常被查询的数据存储在内存中，从而提升应用的性能。

然而，缓存也存在一些问题，比如缓存的数据一旦过期，就需要重新查询数据库生成新的缓存。在高并发场景下，如果大量的请求到达，同时缓存失效，就可能导致数据库承受巨大的压力，甚至宕机。因此，如何高效地重建缓存，成为了缓存设计的一大难点。

最新版本的Redis引入了一种新的特性——过期缓存，通过这个特性，可以让Redis在缓存过期时，异步地执行一些操作，比如查询数据库，生成新的缓存。具体来说，当缓存过期后，Redis会将请求放入一个专门的队列中，然后由后台线程异步执行请求，生成新的缓存，最后再将新的缓存写回Redis中。

下面，我们来看一下如何实现基于Redis的过期缓存特性，来高效地重建缓存。

我们需要在Redis中设置过期时间：

redis.set(key, value, ex=3600)  # 设置过期时间为1小时

接下来，定义一个装饰器函数，用于生成新的缓存：

import threading
def refresh_cache(redis, key, func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        value = redis.get(key)
        if value is None:
            lock_key = key + ':lock'
            locked = redis.set(lock_key, 1, nx=True, ex=10)
            if locked:
                value = func(*args, **kwargs)
                redis.set(key, value, ex=3600)
                redis.delete(lock_key)
            else:
                value = redis.get(key)
        return value

    def expired_callback(key):
        func_args = key.decode().split(':')[:-1]
        threading.Thread(target=wrapper, args=func_args).start()

    redis.config_set('notify-keyspace-events', 'Ex')  # 让Redis监听过期事件
    keyspace_notifications = redis.pubsub(ignore_subscribe_messages=True)
    keyspace_notifications.psubscribe('__key*__:expired')
    keyspace_notifications.run_in_thread(sleep_time=0.001, daemon=True, callback=expired_callback)
    return wrapper

装饰器函数接收三个参数，分别是Redis对象、缓存的键和一个生成新缓存的函数。当请求到达时，装饰器函数首先尝试从Redis中获取相应的缓存，如果缓存已过期，则加锁，防止多个请求同时生成新缓存，然后再次尝试获取缓存，如果依然为None，则调用生成新缓存的函数，并将新的缓存写回Redis中。最后释放锁，并返回缓存的值。

当缓存过期后，装饰器函数使用Redis的“监听过期事件”功能，来异步执行生成新缓存的操作。它首先设置Redis的配置选项，让Redis监听过期事件。然后，使用Redis的发布/订阅功能，订阅键空间的“过期事件”，并指定回调函数为expired_callback。这个回调函数会在过期事件发生时被调用，并将过期的键作为参数传入。在回调函数中，我们通过过期的键，获取到生成新缓存的函数和相应的参数，在新的线程中执行这个函数，生成新的缓存，并将它写入Redis中。

我们可以在需要使用缓存的函数上使用装饰器函数，实现缓存的高效重建：

@refresh_cache(redis, 'my_cache_key', generate_cache)
def query_from_cache():
    # 从缓存中查询数据
    pass

基于Redis的过期缓存特性，可以让我们在缓存失效后，高效地重建缓存，避免对数据库造成不必要的压力，同时也可以提升应用性能。