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利用Redis穿透解決復(fù)雜問題
在開發(fā)過程中，經(jīng)常會遇到需要查詢數(shù)據(jù)庫中不存在的數(shù)據(jù)的情況。這種情況下，如果直接查詢數(shù)據(jù)庫，會產(chǎn)生很多無謂的查詢請求，浪費服務(wù)端的資源，甚至可能導(dǎo)致服務(wù)器崩潰。此時，我們可以使用Redis的穿透技術(shù)，來解決這個問題。
Redis穿透是一種通過緩存層解決訪問數(shù)據(jù)庫中不存在的數(shù)據(jù)的技術(shù)。它的實現(xiàn)原理是：在查詢緩存前，首先進行一個布隆過濾器的判斷，如果查詢不在布隆過濾器中，直接返回錯誤結(jié)果，否則再進行緩存或者數(shù)據(jù)庫查詢。這樣可以避免大量的無謂數(shù)據(jù)庫查詢請求。
下面，我們演示一下如何使用Redis穿透技術(shù)來解決復(fù)雜問題。我們假設(shè)要查詢一個10年內(nèi)的某個賬戶的金額，這個賬戶的ID是5。如果我們直接查詢數(shù)據(jù)庫，那么每次查詢都需要進行一次復(fù)雜的計算，而且如果這個賬戶不存在，查詢就會失敗。
下面是查詢代碼的實現(xiàn)：
“`python
import redis
import mysqldb
# 創(chuàng)建MySQL連接
mysql_conn = MySQLdb.connect(
host=’localhost’,
user=’root’,
passwd=”,
db=’test’
)
# 創(chuàng)建Redis連接
redis_conn = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
def get_ACCOUNT_amount(account_id):
# 構(gòu)造Redis的key
cache_key = f’account_amount_{account_id}’
# 查詢Redis緩存
cache_result = redis_conn.get(cache_key)
if cache_result:
return cache_result
# 如果Redis緩存不存在，則查詢MySQL數(shù)據(jù)庫
mysql_cursor = mysql_conn.cursor()
mysql_cursor.execute(‘select amount from accounts where id=%s’, (account_id,))
mysql_result = mysql_cursor.fetchone()
# 如果MySQL數(shù)據(jù)庫中不存在對應(yīng)的數(shù)據(jù)，則返回錯誤結(jié)果
if not mysql_result:
return None
# 對查詢結(jié)果進行處理，并存入Redis緩存
amount = int(mysql_result[0])
redis_conn.set(cache_key, amount, ex=86400)
return amount
對于上述代碼，我們添加布隆過濾器判斷功能，來避免穿透問題：
```python
# 創(chuàng)建Redis連接
redis_conn = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 創(chuàng)建布隆過濾器
bloomfilter = BloomFilter(max_items=1000000, error_rate=0.1)
def get_account_amount(account_id):
# 判斷查詢是否存在于布隆過濾器中，如果不存在則直接返回錯誤結(jié)果
if account_id not in bloomfilter:
return None
# 構(gòu)造Redis的key
cache_key = f'account_amount_{account_id}'
# 查詢Redis緩存
cache_result = redis_conn.get(cache_key)
if cache_result:
return cache_result
# 如果Redis緩存不存在，則查詢MySQL數(shù)據(jù)庫
mysql_cursor = mysql_conn.cursor()
mysql_cursor.execute('select amount from accounts where id=%s', (account_id,))
mysql_result = mysql_cursor.fetchone()
# 如果MySQL數(shù)據(jù)庫中不存在對應(yīng)的數(shù)據(jù)，則返回錯誤結(jié)果
if not mysql_result:
return None
# 對查詢結(jié)果進行處理，并存入Redis緩存
amount = int(mysql_result[0])
redis_conn.set(cache_key, amount, ex=86400)
# 將查詢結(jié)果添加至布隆過濾器中
bloomfilter.add(account_id)
return amount
如此一來，我們就成功地解決了穿透問題。通過使用Redis緩存，避免了數(shù)據(jù)庫的頻繁查詢，提高了服務(wù)端的響應(yīng)速度和并發(fā)能力。同時，使用布隆過濾器判斷查詢是否存在，避免了無謂的傳遞給MySQL數(shù)據(jù)庫的查詢請求，節(jié)省了服務(wù)端的資源，提高了系統(tǒng)的可用性和穩(wěn)定性。
綜上所述，利用Redis穿透技術(shù)可以解決復(fù)雜問題，并提高服務(wù)端的性能和穩(wěn)定性。作為開發(fā)人員，我們應(yīng)該熟練掌握Redis的穿透技術(shù)，靈活應(yīng)用在工程實踐中，提高代碼的質(zhì)量，減少系統(tǒng)的故障率。
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分享標(biāo)題：利用Redis穿透解決復(fù)雜問題（redis穿透解決辦法）
文章出自：http://fisionsoft.com.cn/article/dpiecih.html
