利用Redis穿透解决复杂问题（redis穿透解决办法）

利用Redis穿透解决复杂问题

在开发过程中，经常会遇到需要查询数据库中不存在的数据的情况。这种情况下，如果直接查询数据库，会产生很多无谓的查询请求，浪费服务端的资源，甚至可能导致服务器崩溃。此时，我们可以使用Redis的穿透技术，来解决这个问题。

Redis穿透是一种通过缓存层解决访问数据库中不存在的数据的技术。它的实现原理是：在查询缓存前，首先进行一个布隆过滤器的判断，如果查询不在布隆过滤器中，直接返回错误结果，否则再进行缓存或者数据库查询。这样可以避免大量的无谓数据库查询请求。

下面，我们演示一下如何使用Redis穿透技术来解决复杂问题。我们假设要查询一个10年内的某个账户的金额，这个账户的ID是5。如果我们直接查询数据库，那么每次查询都需要进行一次复杂的计算，而且如果这个账户不存在，查询就会失败。

下面是查询代码的实现：

“`python

import redis

import mysqldb

# 创建MySQL连接

mysql_conn = MySQLdb.connect(

host=’localhost’,

user=’root’,

passwd=”,

db=’test’

)

# 创建Redis连接

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

def get_ACCOUNT_amount(account_id):

# 构造Redis的key

cache_key = f’account_amount_{account_id}’

# 查询Redis缓存

cache_result = redis_conn.get(cache_key)

if cache_result:

return cache_result

# 如果Redis缓存不存在，则查询MySQL数据库

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数据库中不存在对应的数据，则返回错误结果

if not mysql_result:

return None

# 对查询结果进行处理，并存入Redis缓存

amount = int(mysql_result[0])

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

return amount

对于上述代码，我们添加布隆过滤器判断功能，来避免穿透问题：

```python
# 创建Redis连接
redis_conn = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 创建布隆过滤器
bloomfilter = BloomFilter(max_items=1000000, error_rate=0.1)
def get_account_amount(account_id):
    # 判断查询是否存在于布隆过滤器中，如果不存在则直接返回错误结果
    if account_id not in bloomfilter:
        return None
    # 构造Redis的key
    cache_key = f'account_amount_{account_id}'
    # 查询Redis缓存
    cache_result = redis_conn.get(cache_key)
    if cache_result:
        return cache_result
    # 如果Redis缓存不存在，则查询MySQL数据库
    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数据库中不存在对应的数据，则返回错误结果
    if not mysql_result:
        return None

    # 对查询结果进行处理，并存入Redis缓存
    amount = int(mysql_result[0])
    redis_conn.set(cache_key, amount, ex=86400)

    # 将查询结果添加至布隆过滤器中
    bloomfilter.add(account_id)
    return amount

如此一来，我们就成功地解决了穿透问题。通过使用Redis缓存，避免了数据库的频繁查询，提高了服务端的响应速度和并发能力。同时，使用布隆过滤器判断查询是否存在，避免了无谓的传递给MySQL数据库的查询请求，节省了服务端的资源，提高了系统的可用性和稳定性。

综上所述，利用Redis穿透技术可以解决复杂问题，并提高服务端的性能和稳定性。作为开发人员，我们应该熟练掌握Redis的穿透技术，灵活应用在工程实践中，提高代码的质量，减少系统的故障率。

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