之道Redis缓存血崩解除苦苦挣扎的答案(redis缓存血崩解决)

Redis缓存绝对是一个高性能的工具,它在许多应用场景中都被广泛使用,但有时候你会发现它并非完美无缺。其中一个常见的问题就是缓存血崩。

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缓存血崩指的是在一个时间段内,缓存中大部分的数据过期失效,此时的请求全部打到了数据库上,导致数据库短时间内承受了大量的请求压力,从而导致数据库崩溃。

为了解决这个问题,我们可以采用以下方法:

1. 数据预热

数据预热指的是在系统启动前将相关的缓存数据加载到Redis中。这样做的好处是当系统启动后,Redis中已经有了大部分的数据,这减少了对数据库的访问压力。

下面是一个数据预热的例子:

“`python

class StartupHandler(tornado.web.RequestHandler):

def prepare(self):

keys = self.application.redis.keys(‘*’)

if keys:

self.application.redis.mget(keys)

else:

for i in range(100000):

self.application.redis.set(‘key_%s’ % i, ‘value_%s’ % i)


2. 分布式锁

分布式锁可以防止多个进程同时访问同一个缓存,从而避免了同时对一个过期缓存进行访问的情况,这也是造成缓存血崩的主要原因之一。在Python中,我们可以使用Redlock实现分布式锁。

下面是一个分布式锁的例子:

```python
import redis
from redlock import Redlock

redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
redlock_client = Redlock([{"host": "localhost", "port": 6379, "db": 0}])
def update_database_with_lock():
# Attempt to acquire the lock three times
for i in range(3):
lock = redlock_client.lock("my_resource_name", 1000)
if lock:
try:
# Retrieve the value from Redis
value = redis_client.get("my_key")
# Perform some time-consuming operation on the value
result = calculate_result(value)
# Update the database with the result
update_database(result)
finally:
redlock_client.unlock(lock)
return
rse FledToAcquireLockException()

3. 缓存数据过期时间随机

如果所有的缓存数据都在同一时间过期,那么在这个时间点后,所有的数据都会重新访问数据库,这会导致缓存血崩。为了避免这种情况,我们可以随机设置缓存数据的过期时间。

下面是一个缓存数据过期时间随机的例子:

“`python

def set(key, value, expire_time=None):

if expire_time is None:

expire_time = random.randint(3600, 7200)

redis_client.set(key, value, ex=expire_time)


综上所述,缓存血崩是一个非常常见的问题。为了解决这个问题,我们可以采用数据预热、分布式锁、缓存数据过期时间随机等方法,这些方法可以让我们的Redis缓存更加稳定、可靠。

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