解决Redis缓存穿透血崩抓住关键（redis 缓存穿透血崩）

Redis缓存穿透和缓存血崩是常见的缓存问题，它们会影响应用的性能和稳定性。在本文中，我们将介绍如何解决这些问题，并提供一些代码示例以供参考。

1. Redis缓存穿透

Redis缓存穿透指的是当请求中的键不存在于缓存中时，Redis将无法为其提供数据，并且由于这种情况的高发性，错误请求可能会导致Redis Server负载过重，甚至严重影响应用程序的性能和可扩展性。

要解决此问题，我们可以使用两种不同的方法：一种是在Redis中设置一个空值（Null or Empty Key）作为缓存占位符，另一种是使用布隆过滤器（Bloom Filter）过滤查询请求。

1.1 设置空值占位符

在Redis中设置空值占位符有助于减少大量无效的查询请求，从而减轻了Redis Server的负载。我们可以一个过期的空值缓存来作为占位符，例如：

“` redis

SET null:key “” EX 60

其中，EX参数是过期时间（60秒），当请求的键不存在于Redis中时，将向其返回空值占位符，这将导致应用程序处理流程跳过缓存查询。当Redis Server被真正的请求填充时，占位符将被自动替换。

1.2 Bloom Filter过滤请求

Bloom Filter是一种数据结构，它能够快速判断一个元素是否可能存在于数据集中，而无需实际查询。在Redis缓存中，我们可以使用Bloom Filter来过滤掉一些明显无效的查询请求，从而减轻了Redis的压力。以下是一个Bloom Filter示例：

``` python
import redis
import math
import hashlib
class BloomFilter:
    def __init__(self, host, port, db, size, hash_count):
        self.r = redis.StrictRedis(host=host, port=port, db=db)
        self.bit_size = size
        self.hash_count = hash_count
        self.byte_size = int(math.ceil(size / 8))
        self.hash_functions = [
            hashlib.md5,
            hashlib.sha1,
            hashlib.sha3_256,
        ]
        self.bloom_key = "bloom"
    def add(self, key):
        for h in self.hash_functions:
            digest = h(key.encode()).digest()
            for i in range(self.hash_count):
                bit = (int.from_bytes(digest[i:i+4], byteorder='big') % self.bit_size)
                self.r.setbit(self.bloom_key, bit, 1)
    def exists(self, key):
        for h in self.hash_functions:
            digest = h(key.encode()).digest()
            for i in range(self.hash_count):
                bit = (int.from_bytes(digest[i:i+4], byteorder='big') % self.bit_size)
                if not self.r.getbit(self.bloom_key, bit):
                    return False
        return True
``` 

以上代码演示了如何使用Redis和Python实现一个Bloom Filter，它将一个键映射为多个不同的位，这可以减轻Redis负载，因为如果Redis中不存在该键，则Bloom Filter将判断该键不存在于缓存中，并跳过查询。

2. Redis缓存血崩

Redis缓存血崩是一个相对严重的缓存问题，它在应用程序重新启动或缓存可能过度装载时可能会发生。在这种情况下，Redis Server将无法为请求提供有效响应，因为它会被过载或崩溃。

要解决Redis缓存血崩问题，我们可以使用以下方法：

2.1 设置缓存过期时间（TTL）

设置缓存数据的过期时间可以帮助确保数据将在一段时间后过期并被清除，从而为新的请求释放内存。我们可以在Redis Server端设置一个全局缓存过期时间，例如：

``` redis
    redis_conn.set('my_key', 'my_value', ex=300)

其中，ex参数是过期时间（300秒）。

2.2 设置缓存自动更新

在应用程序更新缓存时，我们可以使用自动更新来避免Redis缓存血崩问题。例如，我们可以将缓存值存储为对象，并设置一个定时器，以确保每隔一段时间更新一次缓存。以下是一个自动更新示例：

“` python

import threading

import redis

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

class AutoUpdater:

def __init__(self):

self.interval = 60 # 60 seconds

self.cache = {}

def start(self):

self.update()

threading.Timer(self.interval, self.start).start()

def update(self):

# fetch data from DB

data = {“key1”: “value1”, “key2”: “value2”}

self.cache = data

# update cache

redis_conn.set(“my_cache”, repr(data), ex=self.interval)

# Start AutoUpdater

AutoUpdater().start()

在以上示例中，我们设置了一个定时器，使缓存每隔60秒自动更新。该应用程序将使用repr()函数将缓存数据序列化为字符串，以便在缓存中存储。

结论

在本文中，我们介绍了如何解决Redis缓存穿透和血崩问题。我们讨论了如何使用空值占位符、Bloom Filter、TTL和自动更新来优化Redis缓存并减轻Redis Server的负载。当处理高负载应用程序时，这些技巧可以提高应用程序的性能和可扩展性。

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