Redis 降低雪崩风险的穿透之道（redis 穿透与雪崩）

Redis: 降低雪崩风险的穿透之道

随着互联网应用的发展，缓存技术的使用越来越普及。但是，由于缓存穿透、缓存雪崩等问题的存在，缓存技术也带来了一些新的挑战。为了解决这些问题，Redis 提供了一些有效的解决方案。

缓存穿透是指访问缓存时，对于没有被缓存的数据，每次都要去访问数据库，导致数据库压力过大。这种情况通常是由于恶意攻击或者业务逻辑错误造成的。缓存雪崩则是指，在某个时间段内，缓存中的大量数据同时失效，导致大量访问直接访问数据库，也会导致数据库压力过大。

下面将介绍 Redis 几种降低雪崩风险的穿透之道。

1. 布隆过滤器

Redis 4.0 版本引入了布隆过滤器，可以有效解决缓存穿透问题。

布隆过滤器是一种数据结构，它能够快速检索一个元素是否存在于一个集合中。在 Redis 中，我们可以使用布隆过滤器来存储所有可能访问的 key，如果某个 key 不存在于布隆过滤器中，就直接返回，减少了对数据库的访问。

下面是一个使用布隆过滤器的示例代码：

“`python

import redis

import hashlib

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

class BloomFilter(object):

def __init__(self, capacity, error_rate=0.001):

self.m = int(capacity * abs(math.log(error_rate)) / math.log(2) ** 2)

self.n = 0

self.k = int(math.log(2) * self.m / capacity)

self.filter = [0] * self.m

def add(self, key):

if key in self:

return

for i in range(self.k):

h = hashlib.md5(key.encode() + str(i).encode()).hexdigest()

index = int(h, 16) % self.m

self.filter[index] = 1

self.n += 1

def __contns__(self, key):

for i in range(self.k):

h = hashlib.md5(key.encode() + str(i).encode()).hexdigest()

index = int(h, 16) % self.m

if self.filter[index] == 0:

return False

return True

class Cache(object):

def __init__(self):

self.bf = BloomFilter(1000)

self.rcache = {}

self.rkeys = []

def get(self, key):

if key in self.bf:

return self.rcache.get(key, None)

return None

def set(self, key, value):

self.bf.add(key)

self.rcache[key] = value

self.rkeys.append(key)

if len(self.rcache) > 100:

old_key = self.rkeys.pop(0)

del self.rcache[old_key]

cache = Cache()

for i in range(100):

key = ‘key%d’ % i

value = ‘value%d’ % i

cache.set(key, value)

for i in range(100, 110):

key = ‘key%d’ % i

value = ‘value%d’ % i

print(cache.get(key))

2. 添加过期时间

在 Redis 中，我们可以对 key 设置过期时间，当 key 过期后，Redis 会自动删除该 key。我们可以利用这个特性，对于不会在一段时间内被访问的 key 设置更短的过期时间，这样可以让 key 在一段时间内保持缓存或者在一段时间内失效。这样的话，当大量 key 同时失效时，可以避免对数据库造成过大的压力。

下面是一个设置过期时间的示例代码：

```python
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_data(key):
    data = r.get(key)
    if not data:
        data = db.get(key)
        if data:
            r.setex(key, data, 60 * 5) # 设置过期时间为 5 分钟
    return data

3. 二级缓存

在一些应用中，我们可以使用二级缓存来避免缓存雪崩。即在 Redis 缓存层之上再增加一层缓存，这层缓存通常是使用本地缓存或者内存缓存实现的。

下面是一个使用本地缓存的示例代码：

“`python

import redis

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

def get_data(key):

data = local_cache.get(key)

if not data:

data = r.get(key)

if not data:

data = db.get(key)

if data:

r.setex(key, data, 60)

local_cache.set(key, data) # 使用本地缓存

return data

以上是 Redis 降低雪崩风险的几种方法，开发者可以根据实际情况选择合适的解决方案。