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借助Redis解決穿透難題
在高并發(fā)系統(tǒng)中，緩存是提高系統(tǒng)性能的重要手段。但是當(dāng)查詢請求的KEY對應(yīng)的值不存在時(shí)，若緩存與數(shù)據(jù)庫均無法查詢到此數(shù)據(jù)，這就出現(xiàn)了所謂的“穿透”現(xiàn)象。這種情況下，請求會(huì)直接訪問數(shù)據(jù)庫，而大量的這類訪問會(huì)給數(shù)據(jù)庫帶來極大的壓力，甚至?xí)斐慑礄C(jī)。為了避免這種情況的發(fā)生，我們可以借助Redis來解決穿透難題。
Redis是一款高效的緩存工具，它可以將常用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，提高查詢速度。常用的緩存設(shè)置方式為：查詢請求先訪問Redis緩存，若緩存中有對應(yīng)值，則直接返回；否則，繼續(xù)訪問數(shù)據(jù)庫，并將查詢結(jié)果存儲(chǔ)在緩存中，下次查詢則直接返回緩存中的數(shù)據(jù)。這種方式在一定程度上可以減輕對數(shù)據(jù)庫的壓力。但是如果請求的key對應(yīng)的值不存在時(shí)，就會(huì)形成穿透現(xiàn)象，進(jìn)而讓請求直接訪問數(shù)據(jù)庫，引起壓力增大。為了解決這個(gè)問題，我們可以通過以下兩種方式：
一、布隆過濾器過濾無效請求
利用布隆過濾器，我們可以對請求進(jìn)行過濾，以減輕對數(shù)據(jù)庫的壓力。布隆過濾器是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以在保證一定可接受誤差率的前提下，判斷元素是否在一個(gè)集合中。實(shí)現(xiàn)原理是針對每個(gè)查詢請求，我們可以在Redis緩存中設(shè)置一個(gè)布隆過濾器，將已知的數(shù)據(jù)集合信息存儲(chǔ)到布隆過濾器中。當(dāng)請求到達(dá)時(shí)，我們先去布隆過濾器中驗(yàn)證是否存在這個(gè)key，如果不存在，則說明請求無效，直接返回；如果存在，則再去查詢Redis緩存或數(shù)據(jù)庫。
代碼實(shí)現(xiàn)：
import redis
import pybloomfilter
r = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
bf = pybloomfilter.BloomFilter(capacity=10**7, error_rate=0.001)
def query(key):
if key not in bf:
return None
value = r.get(key)
if value is None:
value = get_from_db()
r.set(key, value)
return value
二、空值緩存
另一種解決辦法是使用空值緩存。我們可以設(shè)置一個(gè)過期時(shí)間較短的緩存，用來存儲(chǔ)查詢請求中不存在的key和value。這樣，當(dāng)訪問這些不存在的key時(shí)，就能夠直接在緩存中獲取到空值，而不會(huì)繼續(xù)訪問數(shù)據(jù)庫。同時(shí)，由于過期時(shí)間比較短，這些空值會(huì)在一定時(shí)間后自動(dòng)被刪除，從而避免緩存空間的浪費(fèi)。
代碼實(shí)現(xiàn)：
def query(key):
value = r.get(key)
if value is None and not r.exists(key):
r.setex(key, 60, ”)
return None
elif value is None:
value = get_from_db()
r.set(key, value)
return value
以上兩種方法都可以有效地解決穿透現(xiàn)象。如果您在應(yīng)用中遇到了類似的問題，可以根據(jù)自己的具體情況選擇合適的解決方案，以達(dá)到最佳性能。
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