解决Redis缓存击穿有效的穿法抵御方案（redis缓存击穿穿法）

解决Redis缓存击穿：有效的穿法抵御方案

随着互联网应用的快速发展，缓存系统已经成为了一种常见的优化方式。而Redis作为一款高性能的缓存系统，也被越来越多的互联网公司所采用。但是，由于缓存系统在应用中扮演的角色，使得其在面对大访问量时，会发生缓存击穿的情况。缓存击穿会对系统的性能和稳定性造成严重影响，因此，解决Redis缓存击穿问题变得尤为重要。

Redis缓存击穿的原因

Redis作为一款缓存系统，其缓存能力有限。在高并发情况下，当某个KEY的缓存过期或者被清理掉了，而此时这个key又被大量请求访问，就会造成这些请求直接绕过Redis到达数据库，导致数据库压力急剧增大，从而引发系统性能的急剧下降。

Redis缓存穿透的解决方案

为了有效的预防Redis缓存击穿，我们需要采用以下方案：

方案一：使用互斥锁

代码实现：

“`python

def get(key):

# 先从缓存中获取数据

value = cache.get(key)

# 如果缓存中不存在，则加锁

if value is None:

# 采用互斥锁的方式防止缓存穿透

with redis_lock.Lock(cache, key):

# 先尝试从缓存中获取数据

value = cache.get(key)

# 如果缓存中仍然不存在，则从数据库中获取数据

if value is None:

value = db.get(key)

# 如果数据库中存在该数据，则将结果写入缓存中，并设置过期时间

if value is not None:

cache.set(key, value, expire=3600)

return value

在上述代码中，我们采用了互斥锁来保证只有一个请求能够从数据库中获取数据。首先先从缓存中获取数据，如果缓存中不存在，则加锁。在获取到锁之后，再次检查缓存中是否存在该数据。如果仍然不存在，则从数据库中获取数据，并将其写入到缓存中。需要注意的是，在写入缓存时，我们需要为数据设置有效期，避免缓存数据一直存在的问题。

方案二：使用布隆过滤器

代码实现：

```python
# 创建布隆过滤器
bloom_filter = BloomFilter(max_elements=1000000, error_rate=0.001)

def get(key):
    # 首先判断key是否存在于布隆过滤器中
    if key not in bloom_filter:
        # 如果不存在，则不需要查询数据库
        return None
    # 先从缓存中获取数据
    value = cache.get(key)
    # 如果缓存中不存在，则从数据库中获取数据
    if value is None:
        value = db.get(key)
        # 如果数据库中存在该数据，则将结果写入缓存中，并设置过期时间
        if value is not None:
            cache.set(key, value, expire=3600)
            # 将key加入到布隆过滤器中
            bloom_filter.add(key)
    return value

在上述代码中，我们使用了布隆过滤器来过滤掉那些一定不存在的key。首先判断该key是否存在于布隆过滤器中，如果不存在，则不需要查询数据库。如果存在，则继续从缓存中获取数据，如果仍然不存在，则从数据库中获取数据并将其写入到缓存中，并将该key加入到布隆过滤器中。

结语

以上是两种有效的Redis缓存穿透方案，分别采用了互斥锁和布隆过滤器来实现。在具体应用中，我们可以根据实际情况来选择并结合多种方案，以达到最优的效果。

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