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背景:

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現(xiàn)在,相信大部分業(yè)務(wù)都使用 Redis 作為請(qǐng)求的緩存存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。隨著業(yè)務(wù)的不斷增長,系統(tǒng)流量和數(shù)據(jù)量不斷增加,勢必會(huì)造成訪問數(shù)據(jù)庫帶來的拖慢業(yè)務(wù)處理和性能問題,所以一定程度上提升系統(tǒng)性能就必須要借助于Redis的緩存幫助。
緩存的理解:
所謂的緩存(Cache),就是一種存儲(chǔ)最常訪問的數(shù)據(jù)的臨時(shí)內(nèi)存,緩存把常用的數(shù)據(jù)放到內(nèi)存中,減少與外部數(shù)據(jù)的交互,從而提高系統(tǒng)的處理效率,縮短響應(yīng)性能所需的時(shí)間。
利用 Redis 緩存提升業(yè)務(wù)性能:
利用 Redis 緩存技術(shù)可以減少應(yīng)用程序?qū)?shù)據(jù)庫的訪問,節(jié)省 I/O 資源,提高對(duì)請(qǐng)求的響應(yīng)時(shí)間,從而提高業(yè)務(wù)性能。
一般來說,將業(yè)務(wù)中經(jīng)常使用到的數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存,就可以縮短請(qǐng)求查詢數(shù)據(jù)庫或訪問其他后端程序的時(shí)間。
借助Redis可以通過以下3個(gè)方面提升業(yè)務(wù)性能:
(1)減少系統(tǒng)的 IO 次數(shù):在業(yè)務(wù)中需要訪問數(shù)據(jù)庫多次,這種情況下比較適合采用 Redis 緩存技術(shù)來減少 IO 的次數(shù),從而提升系統(tǒng)處理能力,減少響應(yīng)時(shí)間。
(2)提升系統(tǒng)的響應(yīng)能力:擁有系統(tǒng)良好的響應(yīng)能力,當(dāng)用戶發(fā)送請(qǐng)求時(shí),盡可能快的獲取響應(yīng)內(nèi)容,從而提升業(yè)務(wù)性能。
(3)縮短查詢數(shù)據(jù)庫/訪問其他后端程序的時(shí)間:將常用的數(shù)據(jù)放到 Redis 緩存中,以減少和外部數(shù)據(jù)的交互,縮短響應(yīng)性能所需的時(shí)間,從而提升業(yè)務(wù)性能。
例子:
假設(shè)有一種簡單的電商業(yè)務(wù),有一個(gè)獲取商品信息的請(qǐng)求,如果把每次請(qǐng)求都查詢數(shù)據(jù)庫,獲取商品信息,那么每次響應(yīng)時(shí)間都會(huì)很慢,出現(xiàn)體驗(yàn)不夠流暢的情況??梢酝ㄟ^ redis 緩存這些靜態(tài)數(shù)據(jù),保存在 Redis 緩存中,當(dāng)請(qǐng)求商品信息時(shí),先從 Redis 中獲取,如果有,則從 Redis 中獲取,如果沒有,則從數(shù)據(jù)庫中獲取,并把數(shù)據(jù)存入 Redis,這樣就可以避免每次都訪問數(shù)據(jù)庫,極大的提升了響應(yīng)時(shí)間,從而提升業(yè)務(wù)性能。
python 代碼如下:
#將商品信息存入redis
import redis
r = redis.Redis(host=”localhost”, port=6379, db=0)
# 設(shè)置鍵 key = ‘product_id’ , 將商品信息存入Redis,定義超時(shí)時(shí)間為 10 分鐘
r.setex(key, 10 * 60, ‘product_info’)
#從 redis 中獲取商品信息
import redis
r = redis.Redis(host=”localhost”, port=6379, db=0)
# 獲取 key = ‘product_id’ 的商品信息
product_info = r.get(key)
if product_info is None: # 如果在Redis中找不到對(duì)應(yīng)的值,則查詢數(shù)據(jù)庫
product_info = query_db()
r.setex(key, 10 * 60, product_info) # 以 key = ‘product_id’的鍵,把商品信息存入redis,定義超時(shí)時(shí)間為 10 分鐘
結(jié)論:
Redis 緩存技術(shù)實(shí)現(xiàn)絕對(duì)是有效應(yīng)對(duì)上面提到的 IO 問題,但是使用不當(dāng)會(huì)造成緩存擊穿、緩存雪崩等問題
香港服務(wù)器選創(chuàng)新互聯(lián),2H2G首月10元開通。
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