Redis穿透与血崩重新定义高性能（redis穿透和血崩）

Redis穿透与血崩：重新定义高性能

Redis是一种高效的内存数据库，具有极高的性能和可扩展性。然而，当我们在使用Redis的过程中，可能会遭遇穿透和血崩等挑战。本文将分别介绍Redis穿透和血崩以及如何重新定义高性能来应对这些挑战。

Redis穿透

Redis穿透的情况是指当一个查询操作没有找到所需要的数据时，由于缓存中也没有该数据，每个请求都会去数据库查询该数据，导致大量数据库请求，最终出现服务器压力过大的情况。

要解决这个问题，有两种方法：一是对于查询不到的数据，我们可以将空值缓存一段时间，这样在下次请求该数据时，缓存中就有了该数据。二是使用布隆过滤器，在缓存层面进行拦截，只有在布隆过滤器认为可能存在的情况下才会去调用数据库查询。

下面是通过布隆过滤器的方式解决Redis穿透的示例代码：

“`python

import redis

import pybloomfilter

# 初始化Redis

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

# 初始化布隆过滤器

filter = pybloomfilter.BloomFilter(1000000, 0.001)

def get_data(key):

# 先在布隆过滤器中查找是否存在该key

if key in filter:

# 如果存在该key，则直接从缓存中获取数据

return r.get(key)

else:

# 否则，查询数据库，并将数据存入缓存和布隆过滤器中

data = query_data_from_db(key)

r.setex(key, 60, data)

filter.add(key)

return data

血崩

血崩是指在高并发情况下，由于缓存数据过期，大量请求同时涌入数据库，导致数据库瞬时压力过大，进而出现服务不可用的情况。

为了解决血崩问题，我们可以使用多级缓存和缓存预热的方式。多级缓存的意思是，在Redis缓存中增加一级本地缓存，在本地缓存中增加一级内存缓存，在内存缓存中增加一级硬盘缓存。这样，在高并发情况下，可以尽量减少数据库请求的数量。而使用缓存预热的方式则是在服务器启动时，提前加载热点数据到缓存中，使其在高并发情况下不易过期，减少请求数据库的次数。

下面是一个多级缓存和缓存预热的示例代码：

```python
import redis
import time

# 初始化Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 初始化本地缓存和内存缓存
local_cache = {}
mem_cache = {}

# 预热数据
def preheat():
  hot_data = query_hot_data_from_db()
  for key, data in hot_data.items():
    r.setex(key, 60, data)
    local_cache[key] = data
    mem_cache[key] = data

# 获取数据
def get_data(key):
  # 先从本地缓存中获取数据
  if key in local_cache:
    return local_cache[key]
  
  # 在本地缓存中未找到，则从内存缓存中获取数据
  if key in mem_cache:
    data = mem_cache[key]
    local_cache[key] = data
    return data
  
  # 在内存缓存中未找到，则从Redis缓存中获取数据
  data = r.get(key)
  # 如果Redis中存在该数据，则存入本地缓存和内存缓存中
  if data:
    local_cache[key] = data
    mem_cache[key] = data
  return data
  
# 定时缓存预热
while True:
  preheat()
  time.sleep(3600)

结论

通过以上两个例子的介绍，我们可以看出，Redis的穿透和血崩问题并不可怕，只需要我们合理地使用布隆过滤器、多级缓存和缓存预热等方法，就可以重新定义高性能，使得Redis在高并发情况下也能够稳定可靠地持续工作。