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利用Redis穿透解決復雜問題(redis穿透解決辦法)

利用Redis穿透解決復雜問題

在開發(fā)過程中,經(jīng)常會遇到需要查詢數(shù)據(jù)庫中不存在的數(shù)據(jù)的情況。這種情況下,如果直接查詢數(shù)據(jù)庫,會產(chǎn)生很多無謂的查詢請求,浪費服務端的資源,甚至可能導致服務器崩潰。此時,我們可以使用Redis的穿透技術(shù),來解決這個問題。

Redis穿透是一種通過緩存層解決訪問數(shù)據(jù)庫中不存在的數(shù)據(jù)的技術(shù)。它的實現(xiàn)原理是:在查詢緩存前,首先進行一個布隆過濾器的判斷,如果查詢不在布隆過濾器中,直接返回錯誤結(jié)果,否則再進行緩存或者數(shù)據(jù)庫查詢。這樣可以避免大量的無謂數(shù)據(jù)庫查詢請求。

下面,我們演示一下如何使用Redis穿透技術(shù)來解決復雜問題。我們假設要查詢一個10年內(nèi)的某個賬戶的金額,這個賬戶的ID是5。如果我們直接查詢數(shù)據(jù)庫,那么每次查詢都需要進行一次復雜的計算,而且如果這個賬戶不存在,查詢就會失敗。

下面是查詢代碼的實現(xiàn):

“`python

import redis

import mysqldb

# 創(chuàng)建MySQL連接

mysql_conn = MySQLdb.connect(

host=’localhost’,

user=’root’,

passwd=”,

db=’test’

)

# 創(chuàng)建Redis連接

redis_conn = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

def get_ACCOUNT_amount(account_id):

# 構(gòu)造Redis的key

cache_key = f’account_amount_{account_id}’

# 查詢Redis緩存

cache_result = redis_conn.get(cache_key)

if cache_result:

return cache_result

# 如果Redis緩存不存在,則查詢MySQL數(shù)據(jù)庫

mysql_cursor = mysql_conn.cursor()

mysql_cursor.execute(‘select amount from accounts where id=%s’, (account_id,))

mysql_result = mysql_cursor.fetchone()

# 如果MySQL數(shù)據(jù)庫中不存在對應的數(shù)據(jù),則返回錯誤結(jié)果

if not mysql_result:

return None

# 對查詢結(jié)果進行處理,并存入Redis緩存

amount = int(mysql_result[0])

redis_conn.set(cache_key, amount, ex=86400)

return amount


對于上述代碼,我們添加布隆過濾器判斷功能,來避免穿透問題:

```python
# 創(chuàng)建Redis連接
redis_conn = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 創(chuàng)建布隆過濾器
bloomfilter = BloomFilter(max_items=1000000, error_rate=0.1)
def get_account_amount(account_id):
# 判斷查詢是否存在于布隆過濾器中,如果不存在則直接返回錯誤結(jié)果
if account_id not in bloomfilter:
return None
# 構(gòu)造Redis的key
cache_key = f'account_amount_{account_id}'
# 查詢Redis緩存
cache_result = redis_conn.get(cache_key)
if cache_result:
return cache_result
# 如果Redis緩存不存在,則查詢MySQL數(shù)據(jù)庫
mysql_cursor = mysql_conn.cursor()
mysql_cursor.execute('select amount from accounts where id=%s', (account_id,))
mysql_result = mysql_cursor.fetchone()
# 如果MySQL數(shù)據(jù)庫中不存在對應的數(shù)據(jù),則返回錯誤結(jié)果
if not mysql_result:
return None

# 對查詢結(jié)果進行處理,并存入Redis緩存
amount = int(mysql_result[0])
redis_conn.set(cache_key, amount, ex=86400)

# 將查詢結(jié)果添加至布隆過濾器中
bloomfilter.add(account_id)
return amount

如此一來,我們就成功地解決了穿透問題。通過使用Redis緩存,避免了數(shù)據(jù)庫的頻繁查詢,提高了服務端的響應速度和并發(fā)能力。同時,使用布隆過濾器判斷查詢是否存在,避免了無謂的傳遞給MySQL數(shù)據(jù)庫的查詢請求,節(jié)省了服務端的資源,提高了系統(tǒng)的可用性和穩(wěn)定性。

綜上所述,利用Redis穿透技術(shù)可以解決復雜問題,并提高服務端的性能和穩(wěn)定性。作為開發(fā)人員,我們應該熟練掌握Redis的穿透技術(shù),靈活應用在工程實踐中,提高代碼的質(zhì)量,減少系統(tǒng)的故障率。

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當前標題:利用Redis穿透解決復雜問題(redis穿透解決辦法)
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