Utiliser Redis pour implémenter une solution de pénétration du cache distribué

Utiliser Redis pour mettre en œuvre une solution de pénétration du cache distribué

Avec le développement continu des activités Internet, l'accès aux données augmente également afin d'améliorer les performances du système et l'expérience utilisateur, la technologie de mise en cache en est progressivement devenue une partie essentielle, Redis, en tant que solution middleware de mise en cache efficace et évolutive, est favorisée par les développeurs. Lors de l'utilisation de Redis comme cache distribué, afin d'éviter les problèmes de performances causés par la pénétration du cache, nous devons implémenter une solution fiable.

Cet article expliquera comment utiliser Redis pour implémenter une solution de pénétration du cache distribué et fournira des exemples de code spécifiques à expliquer.

1. Qu'est-ce que la pénétration du cache ?

Lors de l'utilisation de la technologie de mise en cache, si un contrôle strict de validité n'est pas mis en œuvre sur le cache, des problèmes de pénétration du cache peuvent survenir, c'est-à-dire que lorsque les données requises dans une requête n'existent pas dans le cache, chaque requête sera accédée directement à la base de données, provoquant les ressources de la base de données soient surchargées, réduisant ainsi les performances de l'ensemble du système, voire provoquant des temps d'arrêt.

La principale raison de la pénétration du cache est que toutes les données ne peuvent pas être stockées dans le cache et que les données de la requête peuvent ne pas être stockées dans le cache. S'il n'y a pas de contrôle efficace, chaque requête accédera directement à la base de données, ce qui entraînera un accès direct à la base de données. Les ressources système sont extrêmement inutiles.

2. Comment résoudre le problème de pénétration du cache

Pour résoudre le problème de pénétration du cache, nous pouvons utiliser les deux méthodes suivantes :

1. Algorithme Bloom Filter

L'algorithme Bloom Filter est une structure de données efficace basée sur des vecteurs de bits. . Il peut être utilisé pour déterminer rapidement si un élément appartient à un ensemble et présente les caractéristiques d'une très faible complexité spatiale et temporelle. Lors de l'utilisation de l'algorithme Bloom Filter, nous pouvons stocker la valeur de hachage des données demandées dans le vecteur de bits du filtre Bloom. Si la valeur de hachage de la demande de données n'existe pas dans le filtre Bloom, la demande peut être directement rejetée. le problème de la pénétration du cache.

2. Préchauffage du cache

Le préchauffage du cache fait référence au chargement des données qui doivent être utilisées dans le cache à l'avance au démarrage du système, afin de garantir que la requête existe déjà dans le cache avant d'entrer dans le système en arrière-plan, évitant ainsi problème de pénétration de la mise en cache.

3. Utilisez Redis pour implémenter une solution de pénétration du cache distribué

Lorsque vous utilisez Redis pour implémenter un cache distribué, nous pouvons utiliser les deux méthodes suivantes :

1 Utiliser des verrous distribués

Lors de l'exécution de requêtes de cache, nous pouvons utiliser des verrous distribués. pour garantir qu'un seul thread peut accéder à la base de données et mettre à jour le cache. Si plusieurs threads accèdent aux mêmes données en même temps, un seul thread peut récupérer le verrou, évitant ainsi le problème de pénétration du cache.

Ce qui suit est un exemple de code implémenté à l'aide de verrous distribués :

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. Utilisez le filtre Bloom

Avant de mettre en cache la requête, nous pouvons d'abord stocker la valeur de hachage des données dans le filtre Bloom Si la valeur de hachage est Si la. les données correspondant à la valeur de hachage n'existent pas, la requête peut être rejetée directement, évitant ainsi le problème de pénétration du cache.

Ce qui suit est un exemple de code implémenté à l'aide des filtres Bloom :

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

Ce qui précède est un exemple de code d'implémentation spécifique utilisant Redis pour implémenter une solution de pénétration du cache distribué.

Résumé :

Lors de l'utilisation de Redis comme solution middleware de cache distribué, afin d'éviter les problèmes de performances causés par la pénétration du cache, nous pouvons le résoudre en utilisant des verrous distribués ou des filtres Bloom. Lors de l'utilisation des filtres Bloom, nous pouvons également combiner la méthode de préchauffage du cache pour charger à l'avance les données à utiliser dans le cache Redis afin de garantir que la requête existe déjà dans le cache avant d'entrer dans le système en arrière-plan, évitant ainsi le problème de pénétration du cache.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!