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問題調(diào)整Redis緩存，解決擊穿率問題
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近日，我們的網(wǎng)站服務(wù)器頻繁發(fā)生響應(yīng)延遲、內(nèi)存占用過高等問題，經(jīng)過排查發(fā)現(xiàn)是Redis緩存存在“擊穿”現(xiàn)象。為解決這一問題，我們進(jìn)行了相關(guān)調(diào)整。
Redis緩存介紹
我們需要了解一下Redis緩存的相關(guān)知識。Redis是一種常見的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，采用鍵值對存儲數(shù)據(jù)，具有高性能、高可擴展性等優(yōu)點。其中，緩存是Redis的一種常見使用場景，通過存儲常用數(shù)據(jù)，可以大大縮短讀取時間，提高網(wǎng)站的響應(yīng)速度。
“擊穿”現(xiàn)象及其原因
然而，緩存也存在一種問題——擊穿。該問題的產(chǎn)生主要由于緩存中某些鍵對應(yīng)的值在一段時間內(nèi)未被查詢，導(dǎo)致在查詢該鍵時出現(xiàn)緩存未命中，從而會“穿透”到數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行查詢，如果數(shù)據(jù)庫中不存在該值，就會導(dǎo)致大量請求直接落到數(shù)據(jù)庫上，造成性能瓶頸。
解決方案
為解決該問題，我們針對網(wǎng)站的使用情況，采取了以下措施：
1. 緩存過期時間隨機
增加緩存的過期時間可以一定程度上緩解擊穿問題，我們將緩存的過期時間進(jìn)行隨機化，使得緩存的過期時間不同，從而避免過多緩存的鍵同時失效。
2. 布隆過濾器
布隆過濾器是一種特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以快速判斷一個元素是否存在于一個集合中，具有誤判率較低的特點。在Redis中，可以通過集成布隆過濾器來緩解擊穿問題。當(dāng)一個請求到達(dá)時，我們首先進(jìn)行布隆過濾器的檢測，如果該元素不存在于集合中，就直接返回“不存在”的結(jié)果，不必查詢緩存或數(shù)據(jù)庫，降低了緩存和數(shù)據(jù)庫的壓力。
3. 建立互斥鎖
為了避免大量請求同時請求同一個緩存，我們可以通過建立互斥鎖的方式，使得只有一個請求能成功查詢數(shù)據(jù)庫并更新緩存，其他請求則處于等待狀態(tài)。在Redis中，可以通過設(shè)置NX參數(shù)實現(xiàn)互斥鎖。
代碼實現(xiàn)
下面是通過Python實現(xiàn)Redis鎖的相關(guān)代碼。
“`python
import redis
import time
# 連接Redis
pool = redis.ConnectionPool(host=’localhost’, port=6379, db=0)
# 返回互斥鎖
def acquire_lock(conn, lockname, acquire_timeout=10):
identifier = str(uuid.uuid4())
lockname = ‘lock:’ + lockname
end = time.time() + acquire_timeout
while time.time()
if conn.setnx(lockname, identifier):
return identifier
time.sleep(0.001)
return False
# 釋放互斥鎖
def release_lock(conn, lockname, identifier):
pipe = conn.pipeline(True)
lockname = ‘lock:’ + lockname
while True:
try:
pipe.watch(lockname)
if pipe.get(lockname) == identifier:
pipe.multi()
pipe.delete(lockname)
pipe.execute()
return True
pipe.unwatch()
break
except redis.exceptions.WatchError:
pass
return False
以上就是我們通過Redis緩存調(diào)整來解決擊穿率問題的相關(guān)實踐。通過對Redis緩存的有效利用，我們可以讓網(wǎng)站的性能得到大幅提升。
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