Verwendung von Redis zur Implementierung einer verteilten Cache-Penetrationslösung

Verwendung von Redis zur Implementierung einer verteilten Cache-Penetrationslösung

Mit der kontinuierlichen Entwicklung des Internetgeschäfts nimmt auch der Datenzugriff zu. Um die Systemleistung und das Benutzererlebnis zu verbessern, ist die Caching-Technologie nach und nach zu einem wesentlichen Teil davon geworden, Redis. wird als effiziente und skalierbare Caching-Middleware-Lösung von Entwicklern bevorzugt. Wenn wir Redis als verteilten Cache verwenden, müssen wir eine zuverlässige Lösung implementieren, um Leistungsprobleme durch Cache-Penetration zu vermeiden.

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Redis eine verteilte Cache-Penetrationslösung implementieren, und es werden spezifische Codebeispiele zur Erläuterung bereitgestellt.

1. Was ist Cache-Penetration?

Wenn bei Verwendung der Caching-Technologie keine strenge Gültigkeitskontrolle im Cache implementiert ist, kann es zu Problemen mit der Cache-Penetration kommen. Das heißt, wenn die in einer Anforderung erforderlichen Daten nicht im Cache vorhanden sind, wird auf jede Anforderung direkt zugegriffen Datenbank, was dazu führt Es kommt zu einer Überlastung der Datenbankressourcen, wodurch die Leistung des gesamten Systems sinkt oder es sogar zu Ausfallzeiten kommt.

Der Hauptgrund für die Cache-Penetration besteht darin, dass nicht alle Daten im Cache gespeichert werden können und die Daten in der Anforderung möglicherweise nicht im Cache gespeichert werden. Wenn keine wirksame Kontrolle vorhanden ist, greift jede Anforderung direkt auf die Datenbank zu Systemressourcen sind äußerst verschwenderisch.

2. So lösen Sie das Cache-Penetrationsproblem

Um das Cache-Penetrationsproblem zu lösen, können wir die folgenden zwei Methoden verwenden:

1. Der Bloom-Filter-Algorithmus ist eine effiziente Datenstruktur, die auf Bitvektoren basiert Es kann verwendet werden, um schnell zu bestimmen, ob ein Element zu einer Menge gehört, und weist die Merkmale einer sehr geringen räumlichen und zeitlichen Komplexität auf. Bei Verwendung des Bloom-Filter-Algorithmus können wir den Hash-Wert der angeforderten Daten im Bitvektor des Bloom-Filters speichern. Wenn der Hash-Wert der Datenanforderung nicht im Bloom-Filter vorhanden ist, kann dies vermieden werden das Problem der Cache-Penetration.

2. Cache-Vorwärmung

Cache-Vorwärmung bezieht sich auf das Laden der zu verwendenden Daten im Voraus beim Systemstart, um sicherzustellen, dass die Anforderung bereits im Cache vorhanden ist, bevor sie in das Hintergrundsystem gelangt, wodurch vermieden wird Caching-Penetrationsproblem.

3. Verwenden Sie Redis, um eine verteilte Cache-Penetrationslösung zu implementieren.

Bei der Verwendung von Redis zur Implementierung eines verteilten Caches können wir die folgenden zwei Methoden verwenden:

1. Verwenden Sie verteilte Sperren. Bei der Durchführung von Cache-Abfragen können wir verteilte Sperren verwenden um sicherzustellen, dass nur ein Thread auf die Datenbank zugreifen und den Cache aktualisieren kann. Wenn mehrere Threads gleichzeitig auf dieselben Daten zugreifen, kann nur ein Thread die Sperre ergreifen, wodurch das Problem der Cache-Penetration vermieden wird.

Das Folgende ist ein Codebeispiel, das mit verteilten Sperren implementiert wurde:

def query_data(key):
    #先尝试从缓存中读取数据
    data = cache.get(key)
    #如果缓存中没有该数据，则获取分布式锁
    if not data:
        lock_key = 'lock:' + key
        #尝试获取锁
        if cache.setnx(lock_key, 1):
            #若获取到锁，则从数据库中读取数据，并更新到缓存中
            data = db.query(key)
            cache.set(key, data)
            #释放锁
            cache.delete(lock_key)
        else:
            #如果未获取到锁，则等待一段时间后重试
            time.sleep(0.1)
            data = query_data(key)
    return data

2. Verwenden Sie den Bloom-Filter. Bevor wir die Abfrage zwischenspeichern, können wir zunächst den Hash-Wert der Daten im Bloom-Filter speichern Wenn die dem Hashwert entsprechenden Daten nicht vorhanden sind, kann die Anfrage direkt abgelehnt werden, wodurch das Problem der Cache-Penetration vermieden wird.

Das Folgende ist ein Codebeispiel, das mithilfe von Bloom-Filtern implementiert wurde:

import redis
from pybloom_live import BloomFilter

#初始化布隆过滤器
bf = BloomFilter(capacity=1000000, error_rate=0.001)
#初始化Redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
cache = redis.Redis(connection_pool=pool)

def query_data(key):
    #先尝试从缓存中读取数据
    data = cache.get(key)
    #如果缓存中没有该数据，则检查布隆过滤器，如果布隆过滤器中不存在该数据，则直接返回None
    if not data and (key not in bf):
        return None
    #如果缓存中没有该数据，但是存在于布隆过滤器中，则获取分布式锁
    if not data:
        lock_key = 'lock:' + key
        #尝试获取锁
        if cache.setnx(lock_key, 1):
            #若获取到锁，则从数据库中读取数据，并更新到缓存中
            data = db.query(key)
            cache.set(key, data)
            #将哈希值添加到布隆过滤器中
            bf.add(key)
            #释放锁
            cache.delete(lock_key)
        else:
            #如果未获取到锁，则等待一段时间后重试
            time.sleep(0.1)
            data = query_data(key)
    return data

Das Obige ist ein spezifisches Implementierungscodebeispiel, bei dem Redis verwendet wird, um eine verteilte Cache-Penetrationslösung zu implementieren.

Zusammenfassung:

Wenn wir Redis als verteilte Cache-Middleware-Lösung verwenden, können wir diese durch die Verwendung verteilter Sperren oder Bloom-Filter lösen, um Leistungsprobleme durch Cache-Penetration zu vermeiden. Bei der Verwendung von Bloom-Filtern können wir auch die Cache-Vorheizmethode kombinieren, um die zu verwendenden Daten vorab in den Redis-Cache zu laden, um sicherzustellen, dass die Anforderung bereits im Cache vorhanden ist, bevor sie in das Hintergrundsystem gelangt, wodurch das Problem der Cache-Penetration vermieden wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwendung von Redis zur Implementierung einer verteilten Cache-Penetrationslösung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!