如何实现“redis缓存导致服务器CPU跑满”
一、流程图
erDiagram
用户 -- 服务器: 发起请求
服务器 -- Redis: 查询缓存
Redis -- 服务器: 返回缓存
服务器 -- 数据库: 查询数据库
数据库 -- 服务器: 返回数据
服务器 -- Redis: 更新缓存
二、步骤及代码示例
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|---|---|---|
| 1 | 用户发起请求 | 无需代码 |
| 2 | 服务器查询Redis缓存 | |
| 连接Redis | ```python |
import redis r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
| | 查询缓存数据 | ```python
cache_data = r.get('key')
| 3 | 判断缓存是否命中 | ```python if cache_data: return cache_data
| 4 | 缓存未命中，查询数据库 |
| | 连接数据库 | ```python
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='dbname')
cursor = conn.cursor()
| | 查询数据库数据 | ```python cursor.execute('SELECT * FROM table WHERE condition') data = cursor.fetchall()
| 5 | 返回数据给用户 | ```python
return data
| 6 | 更新Redis缓存 | ```python r.set('key', data)
## 三、总结
通过以上步骤，我们可以看到在服务端处理请求时，首先查询Redis缓存，如果缓存存在则直接返回缓存数据，减少对数据库的访问压力；如果缓存未命中，则查询数据库，返回数据给用户并更新Redis缓存。但是如果缓存频繁失效，导致服务器频繁查询数据库和更新缓存，将会导致服务器CPU跑满。
针对这个问题，我们可以通过优化缓存策略，合理设置缓存失效时间，避免频繁失效导致CPU负载过高。另外，还可以考虑增加缓存预热机制，定期更新缓存，减少对数据库的请求，提升系统性能和稳定性。
