什么是redis缓存击穿与缓存穿透

Redis缓存击穿与缓存穿透

在当今互联网技术中，缓存技术已成为提升系统性能的重要手段。Redis作为一种高性能的key-value存储系统，被广泛应用于各种缓存场景。然而，在使用Redis的过程中，我们大概会遇到缓存击穿和缓存穿透的问题，这两个问题会对系统的稳定性和性能造成影响。本文将针对这两个概念进行详细讲解。

1. 缓存击穿

缓存击穿指的是在某个热点key过期或者被删除后，大量请求直接访问数据库，让数据库压力剧增，甚至引发系统雪崩。这种现象通常是由于以下几个原因引起的：

• 热点数据过期时间设置不合理，让大量请求同时访问数据库；
• 热点数据被删除，让大量请求直接访问数据库。

1.1 怎样避免缓存击穿

为了避免缓存击穿，我们可以采取以下措施：

• 针对热点数据，设置合理的过期时间，避免同时失效；
• 对热点数据进行预热，提前加载到缓存中；
• 使用锁或者队列等机制，控制访问数据库的请求量。

2. 缓存穿透

缓存穿透指的是恶意用户或爬虫大量请求不存在的数据，由于缓存中不存在这些数据，请求直接访问数据库，让数据库压力增大，甚至被拖垮。这种现象通常是由于以下几个原因引起的：

• 数据未经过缓存直接访问数据库；
• 恶意用户或爬虫大量请求不存在的数据。

2.1 怎样避免缓存穿透

为了避免缓存穿透，我们可以采取以下措施：

• 对不存在的数据进行缓存，设置一个较短的过期时间；
• 使用布隆过滤器（Bloom Filter）等机制，提前判断数据是否存在；
• 对请求进行束缚，防止恶意用户或爬虫大量请求不存在的数据。

示例代码

以下是一个使用Python和Redis实现缓存击穿和缓存穿透示例的简化代码：

import redis
import time
# 初始化Redis连接
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 设置缓存值
def set_cache(key, value, ex=None):
    r.set(key, value, ex=ex)
# 获取缓存值
def get_cache(key):
    return r.get(key)
# 模拟缓存击穿
def cache_breakdown(key, value, ex=5):
    set_cache(key, value, ex=ex)
    time.sleep(ex + 1)  # 等待缓存过期
    result = get_cache(key)
    if result:
        print("从缓存中获取到数据：", result.decode())
    else:
        print("缓存已过期，从数据库中获取数据")
# 模拟缓存穿透
def cache_piercing(key):
    result = get_cache(key)
    if result:
        print("从缓存中获取到数据：", result.decode())
    else:
        print("缓存中不存在数据，从数据库中获取数据")

通过本文的介绍，相信大家对Redis缓存击穿和缓存穿透有了更深入的了解。在实际开发过程中，我们需要注意这两种现象，并采取相应的措施来避免它们对系统性能造成影响。

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