解决Redis缓存击穿穿透问题（redis缓存击穿穿透）

解决Redis缓存击穿穿透问题

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缓存穿透是指缓存和数据库中不存在的数据被大量请求，造成所有请求都到数据库查询，导致数据库宕机甚至雪崩。缓存击穿是指高并发下某一热点数据失效，同时大量请求访问该数据，造成所有请求都到数据库查询，导致数据库宕机甚至雪崩。Redis作为常见的缓存组件，也会遇到缓存击穿和缓存穿透的问题。本文将介绍如何利用Redis的一些特点和技巧，来避免Redis缓存击穿和缓存穿透。

缓存穿透的解决方案：布隆过滤器

在应对缓存穿透的问题时，一个最常见的技术方案是使用布隆过滤器。布隆过滤器可以快速判断一个值是否在数据集中，比如某个请求是否属于无效查询，从而快速返回，减小对后端数据库的请求量。布隆过滤器的实现原理是，将一个查询请求进行多个hash函数的映射，放入bitmap中，如果查询请求不存在，则bitmap中对应的位置肯定为0，但如果查询请求存在，则bitmap中对应的位置可能为1或者0。虽然布隆过滤器并不能完全避免缓存穿透问题，但是其可以有效降低大量无效请求对数据库的冲击。

下面是一个基本的布隆过滤器实现，其中调用了Redis的BitSet功能：

“`python

import redis

import mmh3

class BloomFilter(object):

def __init__(self, redis_POOL, blocknum=1, key=’bloomfilter’):

# redis连接池

self.redis_pool = redis_pool

# 键名

self.key = key

# 对每个元素多少个二进制比特位

self.segsize = 2 ** 30

# 总共需要多少个二进制比特位

self.totalsize = self.segsize * blocknum

# 位数组由多少个64位的整数构成

self.blocknum = blocknum

# hash函数列表

self.hashnum = 8

def encode(self, string):

“””

将一个字符串编码为字节数组

“””

return string.encode(‘utf-8’)

def getposition(self, string, seed):

“””

通过一次hash计算得到字符串的映射位置（bmp中的位置）

“””

s = self.encode(string)

# 使用Mueller/Murmur hash函数计算32位hash值

return mmh3.hash(s, seed) % self.segsize

def get_seeds(self, string):

“””

获取多个hash函数的种子值，种子值从1到self.hashnum

“””

seeds = []

for i in range(self.hashnum):

seed = i * 1000 + 1

seeds.append(self.getposition(string, seed))

return seeds

def add(self, string):

“””

将一个字符串添加到布隆过滤器中

“””

seeds = self.get_seeds(string)

conn = redis.Redis(connection_pool=self.redis_pool)

for position in seeds:

i = position // 64 # 一个long类型占64比特

j = position % 64

conn.execute_command(‘setbit’, self.key, i, 1

def exists(self, string):

“””

检查一个字符串是否存在于布隆过滤器中

“””

seeds = self.get_seeds(string)

conn = redis.Redis(connection_pool=self.redis_pool)

for position in seeds:

i = position // 64

j = position % 64

r = conn.execute_command(‘getbit’, self.key, i)

if not (r & (1

return False

return True

尽管布隆过滤器可以降低缓存穿透带来的负载，但是布隆过滤器有一定的误判率。在某些特殊的场景下，误判率过高可能会对系统性能带来影响，因此需要对误判率进行控制和调优。

缓存击穿的解决方案：互斥锁

当系统中某一热点数据失效时，大量请求会被转发到后端数据库，从而导致数据库宕机和雪崩。为了避免这种情况的发生，可以采用互斥锁机制来控制对热点数据的访问。具体实现方法是，在读取热点数据时加锁，禁止其他请求同时访问该数据，锁定有效期可以根据业务需求调整。对于业务量较大的系统，可以通过分布式锁的方式实现互斥锁的机制。

下面是一个基本的Redis互斥锁的实现，其中调用了Redis的setnx和expire功能：

```python
import redis
import time

class RedisMutex(object):
  
    def __init__(self, redis_pool, key):
        # redis连接池
        self.redis_pool = redis_pool
        # 键名
        self.key = key
        # 锁定的有效期
        self.expires = 10

    def acquire(self):
        """
        尝试获取锁
        """
        conn = redis.Redis(connection_pool=self.redis_pool)
        value = int(time.time() * 1000)
        acquired = conn.setnx(self.key, value)
        if acquired:
            conn.expire(self.key, self.expires)
            return value
        else:
            return None
    def release(self, value):
        """
        释放锁
        """
        conn = redis.Redis(connection_pool=self.redis_pool)
        current_value = conn.get(self.key)
        if current_value and int(current_value) == value:
            conn.delete(self.key)
            return True
        else:
            return False

总结

在高并发的系统中，缓存击穿和缓存穿透是很常见的问题。对于缓存穿透问题，常常采用布隆过滤器来过滤无效请求，从而保护数据库的稳定性。对于缓存击穿问题，常常采用互斥锁机制来控制热点数据的访问，从而减少对数据库的压力。通过采用这些简单而有成效的技巧，我们可以很好地避免Redis缓存穿透和缓存击穿的问题。

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