Redis implementiert gängige Caching-Strategien

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Internettechnologie sind Datenverarbeitung und -übertragung immer wichtiger geworden, und die Caching-Technologie als wichtiges Mittel zur Leistungsoptimierung hat immer mehr Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Als Hochleistungs-Cache-Datenbank wird Redis häufig zur Verbesserung der Leistung und Effizienz von Webanwendungen eingesetzt. In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Redis gängige Caching-Strategien implementiert.

1. Cache-Invalidierungsstrategie

Cache-Invalidierung bedeutet, dass die im Cache gespeicherten Daten aus Zeitgründen oder aus anderen Gründen abgelaufen sind. Um sicherzustellen, dass die Daten in Echtzeit vorliegen, müssen wir eine Richtlinie zur Cache-Ungültigmachung einrichten. Redis bietet mehrere Cache-Invalidierungsstrategien, darunter eine Zeit-Invalidierungsstrategie, eine räumliche Invalidierungsstrategie und eine aktive Invalidierungsstrategie.

Zeitablaufrichtlinie: Diese Ablaufrichtlinie gibt den Timeout-Zeitraum für zwischengespeicherte Daten an. In Redis können wir den Expire-Befehl verwenden, um die Ablaufzeit für zwischengespeicherte Daten festzulegen. Wenn die zwischengespeicherten Daten die Ablaufzeit überschreiten, löscht Redis die Daten automatisch aus dem Cache.

Richtlinie zur Ungültigmachung des Speicherplatzes: Diese Richtlinie zur Ungültigmachung des Speicherplatzes gibt die Menge an Speicherplatz an, die von zwischengespeicherten Daten belegt wird. In Redis können wir den Befehl MaxMemory verwenden, um die maximale Speichernutzung des Caches festzulegen. Wenn die Redis-Speichernutzung die maximale Speichereinstellung erreicht, löscht Redis gemäß dem LRU-Algorithmus automatisch die zuletzt verwendeten Cache-Daten.

Aktive Invalidierungsstrategie: Diese Invalidierungsstrategie ist eine vom Entwickler definierte Invalidierungsstrategie. In praktischen Anwendungen können wir gezielte Fehlerstrategien formulieren, die auf Geschäftsanforderungen basieren, um einen aktiven Fehler zu erreichen. Wenn ein Benutzer beispielsweise bestimmte Daten ändert, können wir Redis über das Programm benachrichtigen, die entsprechenden zwischengespeicherten Daten zu löschen, um die Echtzeitnatur der zwischengespeicherten Daten sicherzustellen.

2. Cache-Aufschlüsselungsstrategie

Cache-Aufschlüsselung bedeutet, dass eine große Anzahl gleichzeitiger Anforderungen gleichzeitig auf Daten zugreift, die nicht im Cache, aber in der Datenbank vorhanden sind. In diesem Fall wird die Datenbank stark belastet, was zu Leistungseinbußen führt. Um einen Cache-Ausfall zu vermeiden, können wir die folgenden Strategien verwenden:

Lazy-Loading-Strategie: Diese Strategie unterteilt die Einstellung des Datencaches in zwei Schritte. Durchsuchen Sie zunächst die entsprechenden Cache-Daten in Redis. Wenn sie nicht gefunden werden, geben Sie einen Nullwert zurück. Anschließend fragt die Hintergrundaufgabe asynchron die Daten aus der Datenbank ab und schreibt die abgefragten Daten in den Cache. Diese Strategie kann eine Cache-Penetration vermeiden, führt jedoch zu Problemen mit der Cache-Penetration.

Vorladestrategie: Diese Strategie besteht darin, den Datencache im Voraus zu laden, dh beim Start der Anwendung werden die Daten vorab in den Cache geladen. Diese Strategie kann das Eindringen in den Cache effektiv verhindern, führt jedoch zu höheren Initialisierungskosten.

3. Cache-Penetrationsstrategie

Cache-Penetration bezieht sich auf die Abfrage nicht vorhandener Daten. In diesem Fall wird die Abfrage direkt an die Datenbank weitergeleitet, ohne den Cache zu durchlaufen. Da der Cache keine Daten zurückgeben kann, führt eine solche Abfrage zu einer starken Belastung der Datenbank. Um eine Cache-Penetration zu vermeiden, können wir die folgende Strategie anwenden:

Leere-Cache-Strategie: Diese Strategie besteht darin, in Redis einen Nullwert zurückzugeben, wenn nicht vorhandene Daten abgefragt werden. Dies kann eine Cache-Penetration verhindern, führt jedoch zu einem Caching-Problem der Pannenstrategie.

Bloom-Filterstrategie: Diese Strategie basiert auf dem Prinzip des Bloom-Filters und verwendet ein Bitarray, um aufzuzeichnen, ob die Daten im Cache vorhanden sind. Wenn bei der Abfrage nicht vorhandener Daten die Daten nicht im Bitarray vorhanden sind, wird direkt ein Nullwert zurückgegeben. Da der Bloom-Filter feststellen kann, ob Daten mit einer geringen Fehlerrate vorhanden sind, kann er das Eindringen in den Cache effektiv verhindern.

4. Cache-Lawinenstrategie

Cache-Lawine bedeutet, dass bei ungültigem Cache eine große Anzahl gleichzeitiger Anforderungen gleichzeitig auf den Cache zugreift, wodurch die Datenbank übermäßig belastet wird und schließlich das System abstürzt. Um eine Cache-Lawine zu vermeiden, können wir die folgenden Strategien anwenden:

Verteilte Cache-Strategie: Diese Strategie besteht darin, den Cache-Druck auf mehrere Redis-Knoten zu verteilen. In einem verteilten Cache sind benachbarte Knoten für unterschiedliche Datensätze verantwortlich, wodurch Single Points of Failure und Cache-Lawinen vermieden werden.

Verfeinerte Zeitablaufstrategie: Diese Strategie besteht darin, die Ablaufzeit zwischengespeicherter Daten zu verteilen, dh unterschiedliche Ablaufzeiten für verschiedene zwischengespeicherte Daten festzulegen, um das Zeitfenster für die Cache-Ablaufzeit zu verkürzen. Wenn beispielsweise 1.000 zwischengespeicherte Daten vorhanden sind und die Ablaufzeit jeder Daten zufällig innerhalb eines bestimmten Bereichs festgelegt wird, führt dies selbst dann, wenn eine große Menge zwischengespeicherter Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt abläuft, nicht zu einem Cache-Lawinenproblem .

Zusammenfassend bietet Redis eine Vielzahl von Methoden zur Implementierung von Caching-Strategien. In tatsächlichen Anwendungen können wir basierend auf den Geschäftsanforderungen geeignete Caching-Strategien auswählen, um die Anwendungsleistung und -effizienz zu optimieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRedis implementiert gängige Caching-Strategien. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!