解决Redis缓存雪崩的方案（redis的缓存雪崩）

解决Redis缓存雪崩的方案

Redis缓存雪崩是指在某个时间点，缓存中的大部分数据同时失效或者在同一时间段内集中更新，导致大量请求直接打到数据库上，压力骤增，引起服务崩溃。为了解决这个问题，我们需要设计一些方案来缓解Redis缓存雪崩的压力。

1. 数据预热：在Redis启动之初，我们通过批处理的方式将所有的热数据加载进缓存中，这样减少了Redis缓存使用的流量，而且也减低了缓存雪崩的压力。代码如下：

“`python

import redis

import time

redis_client = redis.StrictRedis(‘127.0.0.1’, port=6379, decode_responses=True)

def cache_hot_data():

# 预热代码

redis_client.set(‘key1’, ‘hot_data1’, ex=60 * 60 * 24) # 有效期24小时

redis_client.set(‘key2’, ‘hot_data2’, ex=60 * 60 * 24)

redis_client.set(‘key3’, ‘hot_data3’, ex=60 * 60 * 24)

redis_client.set(‘key4’, ‘hot_data4’, ex=60 * 60 * 24)

redis_client.set(‘key5’, ‘hot_data5’, ex=60 * 60 * 24)

start = time.time()

cache_hot_data()

end = time.time()

print(‘cache hot data cost %s seconds’ % (end – start))

2. 加锁机制：我们可以在缓存数据的同时给缓存数据设置一个随机的失效时间，在失效时间内再次请求数据时，直接返回缓存数据即可。如果缓存数据已经失效，则加锁，只让一个请求去查询数据库并更新缓存，这样就不会因大量并发请求直接打到数据库上，降低数据库压力。代码如下：

```python
import redis
import time

redis_client = redis.StrictRedis('127.0.0.1', port=6379, decode_responses=True)

# 设置默认的缓存失效时间
DEFAULT_CACHE_EXPIRE_TIME = 60 * 5
# 加锁的最长时间
LOCK_EXPIRE_TIME = 10
def get_data(key, get_data_func):
    redis_value = redis_client.get(key)
    if redis_value is not None:
        return redis_value  # 如果缓存中存在该数据，直接返回
    else:
        # 数据加锁
        if redis_client.set(key + '_lock', True, ex=LOCK_EXPIRE_TIME, nx=True):
            try:
                # 查询数据库并更新缓存
                data = get_data_func()
                redis_client.set(key, data, ex=DEFAULT_CACHE_EXPIRE_TIME)
                return data
            finally:
                redis_client.delete(key + '_lock')  # 删除锁
        else:
            # 等待其他的请求干活
            time.sleep(0.1)
            return get_data(key, get_data_func)
def query_from_db():
    # 模拟从数据库中查询数据的过程
    return 'data from db'

start = time.time()
data = get_data('my_key', query_from_db)
end = time.time()
print(data, ' cost %s seconds' % (end - start))

3. 限流措施：当缓存失效时，我们可以通过限制请求的速率，来减少请求数据库的压力。可以使用令牌桶算法或者漏桶算法来实现，这里不再赘述。

通过以上实践和实现，我们可以有效缓解Redis缓存雪崩的压力。当然，如果我们在实践中还可以使用一些其他的方法来解决Redis缓存雪崩的问题，大家可以自行探索。