1.缓存击穿


缓存击穿是指当一个非常热点的key在不久的将来过期时，大量并发请求会直接绕过缓存去访问数据库，导致数据库压力激增，称为“缓存击穿”。


解决方案：
a) 加锁：在缓存失效的瞬间，通过加锁（例如使用分布式锁）的方式，保证只有一个线程能够访问数据库，其他线程等待该线程完成数据库操作后，再从缓存中获取数据。
b) 使用互斥锁：如果缓存中没有数据，即缓存失效时，允许多个线程同时访问数据库，但只允许一个线程从数据库中获取数据，并将数据写入缓存，其他线程从缓存中获取数据。

示例代码：

redisson 读取数据为空 redis读取大量数据_数据库

 


import redis
import threading

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_data(key):
    value = r.get(key)
if value is None:
        # 设置互斥锁
        lock_key = f"lock:{key}"
        locked = r.set(lock_key, 1, nx=True, ex=10)  # 设置锁10秒过期
if locked:
try:
                # 从数据库中获取数据
                value = get_data_from_db(key)
                # 将数据写入缓存
                r.set(key, value, ex=3600)  # 缓存1小时
finally:
                # 释放锁
                r.delete(lock_key)
else:
            # 其他线程已获取锁，等待获取缓存数据
            value = wait_for_cache(key)
return value

def get_data_from_db(key):
    # 从数据库中获取数据的逻辑
pass

def wait_for_cache(key):
    # 其他线程等待获取缓存数据的逻辑
pass

参数介绍：


  • key: 缓存中的键


2.缓存穿透


缓存穿透是指一个请求查询一个数据库一定不存在的数据，由于缓存不命中，导致请求直接查询数据库，此时如果有大量的请求同时查询不存在的数据，会直接访问数据库，增加数据库压力。


解决方案：
a) 布隆过滤器：在缓存层添加一个布隆过滤器，用于快速判断请求的数据是否存在于数据库。如果布隆过滤器判断数据不存在，则直接返回，不查询数据库；如果判断数据可能存在，则继续查询缓存或数据库。
b) 缓存空值：对于查询不存在的数据，也将空结果缓存一段时间，避免频繁访问数据库。

示例代码：


import redis
from pybloom_live import BloomFilter

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
bf = BloomFilter(capacity=1000000, error_rate=0.001)  # 创建布隆过滤器

def get_data(key):
if key in bf:
        value = r.get(key)
else:
        value = None
if value is None:
return None
return value

def query_data(key):
    value = get_data(key)
if value is None:
        # 数据库查询逻辑
        value = query_data_from_db(key)
if value is not None:
            r.set(key, value, ex=3600)
            bf.add(key)  # 将数据添加到布隆过滤器
return value

def query_data_from_db(key):
    # 数据库查询逻辑
pass

参数介绍：


  • key: 缓存中的键


3.缓存雪崩


缓存雪崩是指缓存中的大量数据同时过期，导致大量请求直接访问数据库，增加数据库压力。


解决方案：
a) 设置不同的缓存失效时间：可以在相同的时间点上增加随机值，使得缓存的失效时间分散开，避免集中过期。
b) 热点数据永不过期：对于一些热点数据，可以设置永不过期，保证其始终在缓存中。
c) 主备缓存：使用多级缓存架构，增加缓存的冗余性，避免单一缓存失效导致的数据不可用。

示例代码：


import redis
import random

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_data(key):
    value = r.get(key)
if value is None:
        # 从数据库中获取数据
        value = get_data_from_db(key)
if value is not None:
            # 缓存数据，并设置随机过期时间
            ex_time = random.randint(3600, 7200)  # 缓存有效时间为1-2小时
            r.set(key, value, ex=ex_time)
return value

def get_data_from_db(key):
    # 从数据库中获取数据的逻辑
pass

参数介绍：


  • key: 缓存中的键


总结：
缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩是Redis中常见的数据读取问题。针对不同的问题，可以采取相应的解决方案来避免或减轻对数据库的压力。在实际应用中，根据具体场景的需求选择合适的解决方案，并根据需求进行适当的调整和优化。

以上是关于Redis数据读取问题的解释和解决方案的代码示例，结合这些解决方案可以有效地解决缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩等问题。