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技術(shù)人員通常都會(huì)在項(xiàng)目中遇到緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中存在重復(fù)查詢(xún)的問(wèn)題，之前設(shè)計(jì)的算法查詢(xún)效率可能會(huì)受到大量重復(fù)查詢(xún)影響，降低很多業(yè)務(wù)操作的效率。對(duì)于緩存數(shù)據(jù)庫(kù)，尤其是Redis，能夠有很多種方案來(lái)解決此類(lèi)問(wèn)題。我們可以先分析一下重復(fù)查詢(xún)問(wèn)題，通過(guò)有效的緩存策略，減少數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)的壓力。
我們需要確定是單臺(tái)服務(wù)器還是分布式集群，以便更好的搭配不同的Redis技術(shù)解決方案。比如對(duì)于單臺(tái)服務(wù)器的Redis集群，必須搭建適當(dāng)?shù)腞edis服務(wù)池來(lái)容納多個(gè)Redis實(shí)例；當(dāng)應(yīng)用有多個(gè)請(qǐng)求時(shí)，可以在池中創(chuàng)建多個(gè)連接實(shí)例，每個(gè)實(shí)例都可以根據(jù)應(yīng)用請(qǐng)求獲取精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，避免查詢(xún)重復(fù)數(shù)據(jù)；而對(duì)于分布式集群，同樣可以實(shí)現(xiàn)專(zhuān)門(mén)的Redis服務(wù)，同樣能夠在多個(gè)連接實(shí)例之間自動(dòng)配置分布負(fù)載來(lái)解決重復(fù)查詢(xún)的問(wèn)題。
此外，我們還可以通過(guò)采用布隆過(guò)濾器（布隆過(guò)濾器is a space-efficient probabilistic data structure），來(lái)解決緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中重復(fù)查詢(xún)問(wèn)題，布隆過(guò)濾器能夠有效的減小存儲(chǔ)空間，同時(shí)還能夠提供可靠的快速查詢(xún)，在工作中，可以通過(guò)布隆過(guò)濾器查看客戶(hù)端請(qǐng)求是否已經(jīng)存在緩存中，以避免同樣的請(qǐng)求再次被查詢(xún)；另外，采用布隆過(guò)濾器還可以對(duì)Redis中數(shù)據(jù)進(jìn)行定時(shí)修復(fù)，防止數(shù)據(jù)失效和異常實(shí)例查詢(xún)的發(fā)生。
可以采用LRU替換緩存策略，以減少重復(fù)查詢(xún)的算法復(fù)雜度和緩存空間的開(kāi)銷(xiāo)，LRU算法能夠有效解決算法式緩存中重復(fù)查詢(xún)問(wèn)題，原理是在緩存中維護(hù)一個(gè)有序列表，采用淘汰算法來(lái)移除內(nèi)存中最久沒(méi)有被使用的數(shù)據(jù)，以便釋放空間，減少查詢(xún)操作。
例子：
# 設(shè)置LRU緩存策略
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)
r.config_set(‘maxmemory-policy’,’LRU’)
# 設(shè)置最大緩存容量
r.config_set(‘maxmemory’,’200M’)
# 獲取當(dāng)前緩存策略
r.config_get(‘maxmemory-policy’)
# LRU
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當(dāng)前文章：解決Redis中的重復(fù)查詢(xún)問(wèn)題（redis重復(fù)查詢(xún)）
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