Redis的击穿挑战及解决方案（redis的击穿）

Redis的击穿：挑战及解决方案

Redis是一种快速的、高性能的内存缓存数据库，被广泛应用于互联网领域。但在使用Redis时，我们可能会遇到击穿的问题。所谓击穿，指的是针对某一KEY的请求，在数据库中不存在该key的时候，会导致该请求反复访问数据库，形成大量无意义请求，从而影响系统性能。在此，我们将探讨Redis击穿问题的挑战及解决方案。

redis的击穿问题主要出现于以下场景：

1. 某些Key的访问量非常大，但是在某个时间段，这些Key又全部“失效”（比如在缓存时设置了过期时间），导致大量请求直接穿透后台系统，访问数据库。

2. Redis中并没有某个key的缓存，但是大量请求却不断查询这个key，从而导致数据库负载大。

3. 大量并发请求同时查询某个不存在的key，导致数据库崩溃。

为了避免Redis的击穿问题，我们需要采取一些措施：

1. 设置热点数据永不过期

对于热点数据，我们可以将其缓存时间设置为永不过期，从而解决了过期时间设置不当的问题。

示例代码：

“`python

redis.set(key, value)

redis.persist(key) # 设置key的过期时间为永久


2. 加锁

在请求Redis中查询某一个key时，我们可以通过加锁的方式，避免多个请求同时查询并穿透至后台系统。

示例代码：

```python
import redis
from redis import WatchError

# 加锁
def acquire_lock(redis, lockname, acquire_timeout=10):
    identifier = str(uuid.uuid4())
    lockname = "redis_lock:{0}".format(lockname)
    lock_timeout = int(acquire_timeout)
    end = time.time() + acquire_timeout
    while time.time() 
        if redis.setnx(lockname, identifier):
            return identifier
        if not redis.ttl(lockname):
            redis.expire(lockname, lock_timeout)
        time.sleep(0.001)
    return False

# 释放锁
def release_lock(redis, lockname, identifier):
    pipe = redis.pipeline(True)  # 开启事务
    lockname = "redis_lock:{0}".format(lockname)
    while True:
        try:
            pipe.watch(lockname)
            lock_value = pipe.get(lockname)
            if not lock_value:
                break
            if lock_value.decode('utf-8') == identifier:
                pipe.multi()  # 开启新的事务
                pipe.delete(lockname)
                pipe.execute()  # 提交事务
                return True
            pipe.reset()  # 回滚事务
        except WatchError:
            pipe.reset()  # 回滚事务
    return False

# 使用锁
def get_value_with_lock(redis, key):
    identifier = acquire_lock(redis, "redis_lock:{0}".format(key), 15)
    if identifier:
        value = redis.get(key)
        release_lock(redis, key, identifier)
        return value
    else:
        rse Exception("Cannot acquire lock")

3. 增加缓存穿透保护

对于没有在Redis中找到的key，我们可以在查询数据库之前，将其值设置为一个空字符串或默认值。如果后续再有请求访问到这个key，就可以直接从Redis中读取。这样就避免了大量请求直接穿透后台系统，从而大大减轻负载压力。

示例代码：

“`python

def get_item(redis, key):

value = redis.get(key)

if not value:

# 防止缓存穿透，将value设置为空，过期时间设置短

redis.setex(key, “”, 30)

# 从后台数据库读取数据

value = get_item_from_db(key)

if value:

# 如果查询到数据，更新缓存，过期时间设置为较长时间

redis.setex(key, value, 3600)

else:

# 如果后台数据库中无数据，设置该key的过期时间为1分钟

redis.setex(key, “”, 60)

value = None

return value


综上所述，Redis的击穿问题对系统性能影响巨大，但是我们可以采取一些解决方案，如设置热点数据永不过期、加锁、增加缓存穿透保护等，来避免这个问题的发生，提高系统的稳定性和性能。

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