Redis实现多级缓存从构建层级树开始（redis 缓存层级树）

Redis实现多级缓存：从构建层级树开始

在实际应用中，缓存是提高系统性能的一种常见方式。而对于庞大的数据量，我们可能面临着缓存容量不足的问题，此时需要采用多级缓存。多级缓存即由多个缓存层次组成，当一级缓存内无法获取数据时，自动向下一级缓存层次请求数据。Redis提供了分布式内存存储以及高效键值对存储功能，是一个理想的多级缓存解决方案。

构建层级缓存树

我们需要梳理层级缓存树的结构。以三级缓存为例，顶层为一级缓存，二层为二级缓存，最底层为三级缓存。一级缓存存储的数据最频繁被访问，容量最小；二级缓存容量较一级缓存大，存储的数据访问频率较低；三级缓存容量最大，存储数据访问频率最低。这样就能有效提高程序的访问速度。

在Redis中实现多级缓存

实现层次缓存树的关键在于，如何控制数据的读取和写入。在Redis中，使用pipeline可以保证请求的原子性。在三级缓存的例子中，以下代码实现了将数据写入到缓存中的过程：

“`python

import redis

rc = redis.StrictRedis(host = ‘localhost’, port = 6379)

pipe = rc.pipeline()

# 数据存放在三级缓存

pipe.set(‘key’, ‘value’).expire(‘key’, 1800)

# 当一级缓存或二级缓存没有该数据时，通过调用get()方法从下一级缓存中获取数据。

pipe.get(‘key’)

# 以二级缓存为例，如果get()方法无法获取数据，即该数据不存在于缓存中，则从下一级缓存获取数据。

pipe.set(‘key’, ‘value’).expire(‘key’, 1800)

pipe.execute()

在构建缓存树的过程中，需要对缓存的容量进行配置。可以通过在Redis中设置缓存的过期时间和写入的最大数据量来控制缓存容量。可以通过以下代码实现在Redis中设置缓存容量：

```python
rc.flushall()   
# 一级缓存
pipe.set('key', 'value').expire('key', 60).incr('cache1_count')
# 二级缓存
while rc.get('cache1_count'):
    data = pipe.get('key').execute()[0]
    if data:
        pipe.set('key', data).expire('key', 300).incr('cache2_count')
        pipe.execute()
        break

# 三级缓存
while rc.get('cache2_count'):
    data = pipe.get('key')
    if data:
        pipe.set('key', data).expire('key', 1800)
        pipe.execute()
        break

通过以上代码，我们就可以在Redis中实现多级缓存，有效地提高系统的访问速度和性能。