其他数据库 2023-06-16

Redis穿透深入了解它的工作情况（redis穿透情况）

Redis穿透：深入了解它的工作情况

Redis作为一款高性能的开源内存数据库，被广泛应用于各种场景，如缓存、队列、发布/订阅等。在Redis中，常常会遇到访问缓存中不存在的key的情况，这就导致了Redis穿透的问题。本文将深入了解Redis穿透的工作情况，并提供相关代码实例。

什么是Redis穿透？

Redis穿透指的是当从Redis中查找不存在的key时，请求将直接发送到数据库，导致查询效率降低。传统的解决方法是使用布隆过滤器过滤掉不存在的key，但是布隆过滤器可能会误判，导致查询无法正常执行。

解决Redis穿透的方法

1. 使用空缓存值

当访问Redis中不存在的key时，可以将空值存储在Redis中，并设置较短的过期时间，这样在短时间内再次访问时，即可从Redis中获取到空值，而不需要再次访问数据库。代码示例如下：

“`python

value = cache.get(key)

if value is None:

# 如果缓存中不存在key，则从数据库中查询

value = get_from_db(key)

if value is not None:

# 如果从数据库中查询到数据，则存储到Redis中，并设置较短的过期时间

cache.set(key, value, timeout=5)

else:

# 如果从数据库中未查询到数据，则存储空值到Redis中，并设置较短的过期时间

cache.set(key, ”, timeout=5)


2. 使用互斥锁

当多个并发请求同时访问Redis中不存在的key时，容易触发数据库的并发查询，导致查询效率降低。因此可以使用互斥锁机制，保证只有一个请求能够去查询数据库。代码示例如下：

```python
value = cache.get(key)
if value is None:
    # 如果缓存中不存在key，则使用互斥锁机制
    lock_key = 'lock:' + key
    with cache.lock(lock_key):
        # 此时只有一个请求能够继续执行下面的代码，其余请求会在这里等待
        value = cache.get(key)
        if value is None:
            # 如果缓存中仍然不存在key，则从数据库中查询
            value = get_from_db(key)
            if value is not None:
                # 如果从数据库中查询到数据，则存储到Redis中，并设置较短的过期时间
                cache.set(key, value, timeout=5)
            else:
                # 如果从数据库中未查询到数据，则存储空值到Redis中，并设置较短的过期时间
                cache.set(key, '', timeout=5)

3. 使用一致性哈希

一致性哈希是一种将数据分布到多个节点的算法，可以有效减少数据访问时的热点问题和单点故障问题。使用一致性哈希可以将缓存的key分布到多个Redis节点中，从而减少Redis节点的访问压力，提高系统的并发能力。代码示例如下：

“`python

import hashlib

import redis

class ConsistentHashing(object):

def __init__(self, servers, replicas=5):

self.replicas = replicas

self.ring = {}

for server in servers:

for i in range(replicas):

node = ‘%s:%s’ % (server, i)

key = self.gen_key(node)

self.ring[key] = server

def get_node(self, key):

if not self.ring:

return None

hash_key = self.gen_key(key)

for k, v in sorted(self.ring.items()):

if hash_key

return v

return list(self.ring.values())[0]

def gen_key(self, key):

m = hashlib.md5()

m.update(key.encode(‘utf-8’))

return m.hexdigest()

servers = [‘127.0.0.1:6379’, ‘127.0.0.1:6380’, ‘127.0.0.1:6381’]

cache = ConsistentHashing(servers)