借助Redis实现缓存的高效更新（redis缓存写更新）

借助Redis实现缓存的高效更新

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在现代互联网应用中，缓存起到了至关重要的作用。通过缓存，我们可以减轻后端服务器的压力，提高系统的性能和并发处理能力。但是，缓存的过期和更新一直是个难题。传统的缓存机制往往存在“缓存穿透”和“缓存雪崩”的问题，即当大量请求同时请求一个过期或者不存在的缓存数据时，会导致数据库压力过大，系统性能受到极大影响。本文介绍如何借助Redis实现缓存的高效更新，避免以上问题。

一、使用Redis并提高命中率

我们需要明确一个概念：Redis是一种Key-Value存储系统。对于每一个「Key」，都有一个「Value」对应。我们可以根据这个「Key」来快速查找和获取到「Value」。因为Redis的整个读写过程没有磁盘I/O的参与，因而响应速度非常快。在我们的应用中，经常需要将缓存的对象存储到Redis中，同时在获取缓存对象时优先从Redis中获取缓存，如果Redis中没有的话，再从我们的数据库中读取。这样可以避免缓存穿透的问题。

下面是如何使用Redis缓存一个对象：

“`python

import redis

#创建连接池

pool = redis.ConnectionPool(host=’localhost’, port=6379, db=0)

r = redis.Redis(connection_pool=pool)

#存储一个缓存对象

r.hset(‘cache_key’, ‘cache_object’, ‘cache_value’)


上述代码首先创建了一个连接池，连接到Redis服务端，然后通过`r.hset`方法把一个缓存对象存储在Redis中。这时，缓存对象的`key`是"cache_key"，`value`是"cache_value"。这样，我们就成功地将一个缓存对象存储在了Redis中。

二、更新缓存时的问题

当数据库中的数据被修改后，我们需要相应地更新缓存。这时有两种方式：

一、过期时间法

我们可以设置每个缓存对象在Redis中存储的过期时间，当缓存时间到期后，Redis会自动将其删除。这时，我们从数据库中读取数据时，同时更新Redis中对应缓存对象的过期时间，保证下一次获取缓存时，缓存时间还没有到期。这种方式虽然简单，但是会造成在某些数据更新频率非常高的场景下，每次读写数据库都需要更新一次缓存过期时间，导致Redis的性能瓶颈，从而出现缓存雪崩。

二、直接操作法

我们可以在修改完数据库中的数据后，直接删除对应的缓存对象，这样下一次获取缓存时就会从数据库中读取最新的数据，同时再将最新数据缓存到Redis中。这种方式确实可以保证缓存对象的实时性，但是当缓存对象的读取频率非常高时，每次读取都要从数据库中获取，效率十分低下。

三、保证缓存一致性

为了避免以上问题，我们需要使用一种更加高效的方式来更新缓存，那就是缓存雪崩和缓存穿透的解决方案——保证缓存一致性。所谓缓存一致性，就是指对于同一个缓存对象，无论在哪个地方修改了其对应的数据库数据，都能够保证在Redis中获取到的数据都是最新的。下面，我们就介绍如何实现缓存一致性。

四、发布-订阅(Pub/Sub)机制

Redis提供了一种称为「发布-订阅(Pub/Sub)」的机制，可以使用该机制来实现缓存一致性。「发布-订阅」机制的核心就是「频道」。当客户端发布消息时，不仅仅只是发送给服务器，同时发送给订阅了这个频道的所有客户端。因为Redis支持多个客户端同时连接到Redis服务器，所以可以用它来传递消息和实现一些简单的即时通讯功能。

下面的代码就演示了如何通过「发布-订阅」机制来更新Redis缓存：

```python
import redis
#创建连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 订阅缓存更新频道
sub = r.pubsub()
sub.subscribe('cache_channel')

# 在缓存对象被更新时，发布消息到频道上
def update_cache():
    # 数据库中更新缓存对象的结构
    # Modify database table
    # ...

    # 删除 Redis 中的缓存对象
    r.hdel('cache_key', 'cache_object')
    # 发布消息到频道 "cache_channel" 上
    r.publish('cache_channel', 'cache_object_updated')
    return "cache_object_updated is publishing to cache_channel"

# 订阅者更新缓存
def update_subscriber(message):
    if message['data'] == b'cache_object_updated':
        # 从数据库中获取新缓存对象
         # ...
        # 将新缓存对象更新到 Redis 中
        r.hset('cache_key', 'cache_object', 'new_cache_value')
        print('Cache object has been updated by subscriber!')
#调用 update_cache 函数来更新缓存
update_cache()
#调用 update_subscriber 函数来更新订阅者中的缓存
sub.listen(update_subscriber)

上述代码首先使用`r.pubsub()`方法订阅频道`”cache_channel”`。当我们需要更新缓存时，我们先在数据库中更新缓存数据，然后将Redis中原有的缓存对象删除，并在频道`”cache_channel”`上发布一个消息`”cache_object_updated”`。接下来，我们用另一个Python脚本来模拟订阅者，订阅频道`”cache_channel”`，一旦订阅者接收到了名为`”cache_object_updated”`频道的更新消息，就可以从数据库中读取最新的缓存对象，将其写入Redis中，更新了订阅者中的缓存。这就保证了Redis和订阅者中缓存对象的一致性。

通过以上方法，我们就可以较好地解决Redis缓存更新的问题，增强了应用系统的性能和可靠性。

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