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解決Redis緩存擊穿穿透問題
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緩存穿透是指緩存和數(shù)據(jù)庫中不存在的數(shù)據(jù)被大量請求，造成所有請求都到數(shù)據(jù)庫查詢，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫宕機(jī)甚至雪崩。緩存擊穿是指高并發(fā)下某一熱點(diǎn)數(shù)據(jù)失效，同時(shí)大量請求訪問該數(shù)據(jù)，造成所有請求都到數(shù)據(jù)庫查詢，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫宕機(jī)甚至雪崩。Redis作為常見的緩存組件，也會(huì)遇到緩存擊穿和緩存穿透的問題。本文將介紹如何利用Redis的一些特點(diǎn)和技巧，來避免Redis緩存擊穿和緩存穿透。
緩存穿透的解決方案：布隆過濾器
在應(yīng)對緩存穿透的問題時(shí)，一個(gè)最常見的技術(shù)方案是使用布隆過濾器。布隆過濾器可以快速判斷一個(gè)值是否在數(shù)據(jù)集中，比如某個(gè)請求是否屬于無效查詢，從而快速返回，減小對后端數(shù)據(jù)庫的請求量。布隆過濾器的實(shí)現(xiàn)原理是，將一個(gè)查詢請求進(jìn)行多個(gè)hash函數(shù)的映射，放入bitmap中，如果查詢請求不存在，則bitmap中對應(yīng)的位置肯定為0，但如果查詢請求存在，則bitmap中對應(yīng)的位置可能為1或者0。雖然布隆過濾器并不能完全避免緩存穿透問題，但是其可以有效降低大量無效請求對數(shù)據(jù)庫的沖擊。
下面是一個(gè)基本的布隆過濾器實(shí)現(xiàn)，其中調(diào)用了Redis的BitSet功能：
“`python
import redis
import mmh3
class BloomFilter(object):
def __init__(self, redis_POOL, blocknum=1, key=’bloomfilter’):
# redis連接池
self.redis_pool = redis_pool
# 鍵名
self.key = key
# 對每個(gè)元素多少個(gè)二進(jìn)制比特位
self.segsize = 2 ** 30
# 總共需要多少個(gè)二進(jìn)制比特位
self.totalsize = self.segsize * blocknum
# 位數(shù)組由多少個(gè)64位的整數(shù)構(gòu)成
self.blocknum = blocknum
# hash函數(shù)列表
self.hashnum = 8
def encode(self, string):
“””
將一個(gè)字符串編碼為字節(jié)數(shù)組
“””
return string.encode(‘utf-8’)
def getposition(self, string, seed):
“””
通過一次hash計(jì)算得到字符串的映射位置（bmp中的位置）
“””
s = self.encode(string)
# 使用Mueller/Murmur hash函數(shù)計(jì)算32位hash值
return mmh3.hash(s, seed) % self.segsize
def get_seeds(self, string):
“””
獲取多個(gè)hash函數(shù)的種子值，種子值從1到self.hashnum
“””
seeds = []
for i in range(self.hashnum):
seed = i * 1000 + 1
seeds.append(self.getposition(string, seed))
return seeds
def add(self, string):
“””
將一個(gè)字符串添加到布隆過濾器中
“””
seeds = self.get_seeds(string)
conn = redis.Redis(connection_pool=self.redis_pool)
for position in seeds:
i = position // 64 # 一個(gè)long類型占64比特
j = position % 64
conn.execute_command(‘setbit’, self.key, i, 1
def exists(self, string):
“””
檢查一個(gè)字符串是否存在于布隆過濾器中
“””
seeds = self.get_seeds(string)
conn = redis.Redis(connection_pool=self.redis_pool)
for position in seeds:
i = position // 64
j = position % 64
r = conn.execute_command(‘getbit’, self.key, i)
if not (r & (1
return False
return True
盡管布隆過濾器可以降低緩存穿透帶來的負(fù)載，但是布隆過濾器有一定的誤判率。在某些特殊的場景下，誤判率過高可能會(huì)對系統(tǒng)性能帶來影響，因此需要對誤判率進(jìn)行控制和調(diào)優(yōu)。
緩存擊穿的解決方案：互斥鎖
當(dāng)系統(tǒng)中某一熱點(diǎn)數(shù)據(jù)失效時(shí)，大量請求會(huì)被轉(zhuǎn)發(fā)到后端數(shù)據(jù)庫，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫宕機(jī)和雪崩。為了避免這種情況的發(fā)生，可以采用互斥鎖機(jī)制來控制對熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的訪問。具體實(shí)現(xiàn)方法是，在讀取熱點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)加鎖，禁止其他請求同時(shí)訪問該數(shù)據(jù)，鎖定有效期可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求調(diào)整。對于業(yè)務(wù)量較大的系統(tǒng)，可以通過分布式鎖的方式實(shí)現(xiàn)互斥鎖的機(jī)制。
下面是一個(gè)基本的Redis互斥鎖的實(shí)現(xiàn)，其中調(diào)用了Redis的setnx和expire功能：
```python
import redis
import time
class RedisMutex(object):
def __init__(self, redis_pool, key):
# redis連接池
self.redis_pool = redis_pool
# 鍵名
self.key = key
# 鎖定的有效期
self.expires = 10
def acquire(self):
"""
嘗試獲取鎖
"""
conn = redis.Redis(connection_pool=self.redis_pool)
value = int(time.time() * 1000)
acquired = conn.setnx(self.key, value)
if acquired:
conn.expire(self.key, self.expires)
return value
else:
return None
def release(self, value):
"""
釋放鎖
"""
conn = redis.Redis(connection_pool=self.redis_pool)
current_value = conn.get(self.key)
if current_value and int(current_value) == value:
conn.delete(self.key)
return True
else:
return False
總結(jié)
在高并發(fā)的系統(tǒng)中，緩存擊穿和緩存穿透是很常見的問題。對于緩存穿透問題，常常采用布隆過濾器來過濾無效請求，從而保護(hù)數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性。對于緩存擊穿問題，常常采用互斥鎖機(jī)制來控制熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的訪問，從而減少對數(shù)據(jù)庫的壓力。通過采用這些簡單而有成效的技巧，我們可以很好地避免Redis緩存穿透和緩存擊穿的問題。
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