Redis系列3重新定义缓存处理（redis系列3）

在之前的两篇文章中，我们介绍了Redis的基本概念以及其在缓存中的应用。本文将深入探讨如何重新定义缓存处理，利用Redis更好地管理缓存。

一、缓存管理策略

在Redis中，缓存的管理可以采用两种策略：时间戳策略和定时轮询策略。

时间戳策略：每一个被存储的键值对都可以设置过期时间，Redis内部保存了所有缓存键的过期时间（时间戳），通过设置时间戳来管理该键值对的生命周期。一旦过期时间到了，该键值对就会被Redis自动删除。

代码实现：

“`python

# 设置缓存数据（键为key，值为value）和过期时间ttl

redis.setex(key, ttl, value)

# 获取缓存数据，并检查过期时间

if redis.ttl(key)

redis.delete(key)


定时轮询策略：Redis模拟了一个时钟，它将所有缓存键都加入到一个定时轮询的列表中。Redis在每一秒钟检查一次这个列表，将过期时间到的缓存键对应的值删除，从而达到缓存管理的目的。

代码实现：

```python
# 将缓存数据（键为key，值为value）加入到定时轮询列表中
redis.set(key, value)
# 检查缓存键是否过期
if key in redis and redis.ttl(key) 
    redis.delete(key)

二、缓存击穿处理

缓存击穿指的是查询一个缓存中不存在的数据。这时，会导致所有请求都去查询数据库，从而造成数据库压力过大。接下来我们将介绍如何使用Redis处理缓存击穿。

1、缓存穿透

缓存穿透是一种恶意攻击手段，攻击者通过构造一些缓存中不存在的key来让大量请求穿透缓存直接访问数据库。这会给数据库造成极大的压力，甚至造成数据库崩溃。

解决方法：对于缓存穿透，最好的解决方案是在Redis的存储层面设置一个过滤器，对于一些明显不合法的请求先进行拦截，只有合法的请求才进入数据库查询。

代码实现：

“`python

# 将合法的请求值映射到Redis中，禁止非法请求

if isValid(key):

redis.set(key, value)

else:

# 非法请求（缓存穿透），将其值设为-1，避免重复请求

redis.set(key, -1)


2、缓存雪崩

缓存雪崩指的是在某一个时间点，缓存中的大量键值同时失效，导致所有请求都要访问数据库。这种情况下，数据库压力特别大，甚至会引发服务器崩溃。

解决方法：对于缓存雪崩，可以采用两种解决方案：

（1）在缓存上采用加锁机制，保证在缓存失效时，只有一个线程去请求数据库，其他线程需要等待该线程完成后再访问数据库。

代码实现：

```python
# 加锁机制
if redis.get(key) is None：
    lock = acquireLock(key)
    if lock:
        value = getDataFromDB()
        redis.set(key, value)
        releaseLock(key)
    else：
        time.sleep(0.1)
        get(key)
else：
    return redis.get(key)

（2）通过设置不同的过期时间，使缓存失效的时间点分散开来。这可以通过将过期时间加上一个随机数的方法实现。

代码实现：

“`python

# 设置缓存数据（键为key，值为value）和过期时间ttl（加上随机数randomTime）

redis.setex(key, ttl + randomTime, value)

# 获取缓存数据，并检查过期时间

if redis.ttl(key)

redis.delete(key)


三、缓存更新策略

对于缓存的更新，我们可以采用两种策略：写穿策略和写回策略。

写穿策略：一旦缓存失效，数据将被直接从数据库中读取，然后写入缓存中。这种策略会导致数据库压力过大。

写回策略：当缓存在更新时，数据先更新到缓存中，然后等待一段时间再异步更新回数据库中。这种策略可以最大化地利用缓存效率。

代码实现：

```python
# 设置缓存
redis.set(key, value)
# 异步写回策略
def update_redis():
    getDataFromDB()
    redis.set(key, value)
t = threading.Timer(timeInterval(update_redis))
t.start()