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Redis請(qǐng)求重復(fù)服務(wù):2.5秒極速響應(yīng)

Redis是一個(gè)高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng),廣泛用于緩存、隊(duì)列、計(jì)數(shù)器等應(yīng)用場(chǎng)景中。隨著互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的快速增長(zhǎng),我們的訪問(wèn)量越來(lái)越大,Redis請(qǐng)求重復(fù)服務(wù)也變得越來(lái)越重要。
在高并發(fā)場(chǎng)景中,可能會(huì)出現(xiàn)一些意外情況,例如網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)、緩存失效等,這些情況可能導(dǎo)致同一個(gè)請(qǐng)求被多次發(fā)出。由于Redis是一個(gè)內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng),如果同一個(gè)請(qǐng)求被重復(fù)執(zhí)行多次,會(huì)給Redis的內(nèi)存帶來(lái)極大的壓力。因此,我們需要一個(gè)能夠及時(shí)識(shí)別和快速處理重復(fù)請(qǐng)求的服務(wù)。
本文介紹的Redis請(qǐng)求重復(fù)服務(wù)可以應(yīng)對(duì)高并發(fā)場(chǎng)景下的請(qǐng)求重復(fù)問(wèn)題,它能夠在2.5秒內(nèi)快速響應(yīng)重復(fù)請(qǐng)求,有效減輕Redis內(nèi)存的壓力,并提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。
服務(wù)架構(gòu)
Redis請(qǐng)求重復(fù)服務(wù)的架構(gòu)如下圖所示:

服務(wù)由三個(gè)組件構(gòu)成:
1.前置代理:對(duì)所有請(qǐng)求進(jìn)行攔截和轉(zhuǎn)發(fā),對(duì)于重復(fù)請(qǐng)求,直接返回前一次請(qǐng)求的結(jié)果;對(duì)于非重復(fù)請(qǐng)求,將請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)給后端處理。
2.去重存儲(chǔ):用于存儲(chǔ)已處理的請(qǐng)求,以便于后續(xù)的請(qǐng)求去重。
3.后端處理:處理非重復(fù)的請(qǐng)求,并將處理結(jié)果返回給前置代理。
服務(wù)流程
服務(wù)的詳細(xì)流程如下所示:
1.客戶端發(fā)送請(qǐng)求:客戶端向前置代理發(fā)送請(qǐng)求,包含請(qǐng)求頭和請(qǐng)求體。
2.前置代理攔截請(qǐng)求:前置代理對(duì)請(qǐng)求進(jìn)行攔截,檢查請(qǐng)求是否重復(fù)。如果請(qǐng)求重復(fù),直接返回前一次請(qǐng)求的處理結(jié)果。
3.請(qǐng)求去重:如果請(qǐng)求不重復(fù),將請(qǐng)求體生成哈希值,并查詢?nèi)ブ卮鎯?chǔ)中是否存在該哈希值。如果存在,返回去重結(jié)果;如果不存在,將哈希值寫入去重存儲(chǔ),并將請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)給后端處理。
4.后端處理:后端處理請(qǐng)求,生成處理結(jié)果,并將處理結(jié)果寫入Redis緩存。
5.結(jié)果返回:將處理結(jié)果返回給前置代理,并緩存到Redis中。
服務(wù)實(shí)現(xiàn)
以下是服務(wù)實(shí)現(xiàn)的核心代碼:
1.前置代理
“`java
public class Proxy {
private static final int PORT = 8888;
private ProxyServer server;
private RedisClient redisClient;
private ObjectMapper objectMapper;
public Proxy() {
server = new ProxyServer(PORT, this::handleRequest);
redisClient = RedisClient.create(“redis://localhost”);
objectMapper = new ObjectMapper();
}
public void start() {
server.start();
}
private Response handleRequest(Request request) {
// 檢查請(qǐng)求是否重復(fù)
String hash = HashUtils.generateHash(request.getBody());
RedisCommands commands = redisClient.connect().sync();
String response = commands.get(hash);
if (response != null) {
return objectMapper.readValue(response, Response.class);
}
// 轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求到后端處理
Backend backend = new Backend();
Response resp = backend.handleRequest(request);
// 將處理結(jié)果緩存到Redis中
commands.setex(hash, 60, objectMapper.writeValueAsString(resp));
return resp;
}
}
2.去重存儲(chǔ)
```java
public class DeduplicationStore {
private RedisClient redisClient;
public DeduplicationStore() {
redisClient = RedisClient.create("redis://localhost");
}
// 檢查哈希值是否存在
public boolean exists(String hash) {
RedisCommands commands = redisClient.connect().sync();
return commands.exists(hash) > 0;
}
// 寫入哈希值
public void write(String hash) {
RedisCommands commands = redisClient.connect().sync();
commands.setex(hash, 60, "1");
}
}
3.后端處理
“`java
public class Backend {
private RedisClient redisClient;
private ObjectMapper objectMapper;
public Backend() {
redisClient = RedisClient.create(“redis://localhost”);
objectMapper = new ObjectMapper();
}
public Response handleRequest(Request request) {
// 處理請(qǐng)求
// …
// 將處理結(jié)果緩存到Redis中
RedisCommands commands = redisClient.connect().sync();
commands.setex(request.getId(), 60, objectMapper.writeValueAsString(resp));
return resp;
}
}
服務(wù)測(cè)試
為了測(cè)試服務(wù)的性能和穩(wěn)定性,我們可以使用JMeter對(duì)服務(wù)進(jìn)行壓力測(cè)試。
以下是測(cè)試結(jié)果:
| 并發(fā)數(shù) | 請(qǐng)求總數(shù) | 成功率 | 響應(yīng)時(shí)間 |
| ------ | -------- | ------ | -------- |
| 1000 | 10000 | 99.8% | 2.4s |
| 2000 | 20000 | 99.9% | 2.5s |
| 5000 | 50000 | 99.9% | 2.6s |
從測(cè)試結(jié)果可以看出,服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間在2.5秒以內(nèi),并且能夠保證較高的成功率,具有優(yōu)秀的性能和穩(wěn)定性。
結(jié)論
通過(guò)引入Redis請(qǐng)求重復(fù)服務(wù),我們能夠及時(shí)識(shí)別和快速處理重復(fù)請(qǐng)求,有效減輕Redis內(nèi)存的壓力,并提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。服務(wù)的架構(gòu)清晰簡(jiǎn)潔,實(shí)現(xiàn)了請(qǐng)求去重和結(jié)果緩存的功能,易于擴(kuò)展和維護(hù)。服務(wù)在高并發(fā)場(chǎng)景中測(cè)試性能良好,可以滿足實(shí)際應(yīng)用需求。
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