Redis分布式锁防止缓存击穿的实现

Redis分布式锁防止缓存击穿是一种常用的解决方案，可以有效地避免因高并发情况下的大量请求访问导致的缓存穿透，保证高并发时的系统稳定性。下面是该方案的具体实现攻略：

1. Redis分布式锁

Redis分布式锁是一种基于Redis的分布式锁实现方案，通过使用Redis的原子性操作来协调不同进程之间的锁状态，实现分布式锁的互斥控制。

Redis分布式锁通常包含以下几个步骤：

1. 尝试获取锁。通过Redis的 SETNX 命令尝试设置一个键值对，如果设置成功，则表示获取到了锁。

2. 设置超时时间。为了避免死锁的情况，需要对锁设置超时时间，一般使用 EXPIRE 命令指定一个合适的时间，以便锁超时自动释放。

3. 释放锁。在获得锁之后，当任务处理完成时需要及时释放锁，以免锁的超时时间到期后依然被占用，从而造成死锁。

下面是Redis分布式锁的代码示例：

import redis

class RedisLock:
    def __init__(self, redis_host, redis_port, lock_key, expire_time):
        self.redis_conn = redis.Redis(host=redis_host, port=redis_port)
        self.lock_key = lock_key
        self.expire_time = expire_time

    def acquire_lock(self):
        return self.redis_conn.setnx(self.lock_key, 1)

    def release_lock(self):
        self.redis_conn.delete(self.lock_key)

    def set_expire_time(self):
        self.redis_conn.expire(self.lock_key, self.expire_time)

在该示例代码中，RedisLock 类封装了一些常用的Redis操作方法，它使用了 Redis 中的 setnx 命令尝试获取分布式锁。

2. 分布式锁防止缓存击穿

缓存击穿是指在缓存不命中的情况下，大量的请求直接打到后端数据库，导致系统的瞬时压力过大而崩溃。为了避免缓存穿透，在缓存不命中的情况下，应该返回一个默认值（如空字符串或空对象），并对该值进行缓存，将其作为缺省值一段时间内向下层写入请求的值。当缺省值过期后，再重新从下层获取请求的值，重新写入缓存，期限需同样设为一段时间。

在该方案中，对于获取缓存的请求，先尝试获取缓存中的数据。如果缓存中存在数据，则直接返回该数据；如果缓存中不存在数据，则需要先获取分布式锁，然后再从数据库中获取数据，并将这些数据写入缓存，最后释放锁。

下面是使用Redis分布式锁防止缓存击穿的代码示例：

import time
import redis

class Cache:
    def __init__(self, redis_host, redis_port, expire_time):
        self.redis_conn = redis.Redis(host=redis_host, port=redis_port)
        self.expire_time = expire_time
        self.redis_lock = RedisLock(redis_host, redis_port, 'lock', self.expire_time)

    def get(self, key):
        value = self.redis_conn.get(key)

        if not value:
            if self.redis_lock.acquire_lock():
                value = self.redis_conn.get(key)

                if not value:
                    value = self.get_data_from_database(key)
                    self.redis_conn.setex(key, self.expire_time, value)
                    self.redis_lock.release_lock()
            else:
                time.sleep(0.1)
                return self.get(key)

        return value

    def get_data_from_database(self, key):
        """从数据库中获取数据"""
        pass

在该示例代码中，Cache 类实现了一个缓存操作对象，它在读取缓存数据时，尝试从缓存中获取数据，如果缓存中不存在数据，就需要获取 Redis 分布式锁，然后再从数据库中获取数据，将获取到的数据写入缓存并最终释放锁。

3. 示例说明

示例一

在分布式系统中，多个服务同时读取同一个缓存中的数据，如果该缓存发生了缓存击穿，大量的请求会同时打到数据库中，导致系统的瞬时压力过大，从而引起系统崩溃。

为了避免缓存击穿，我们可以使用 Redis 分布式锁来实现，每个服务在读取缓存之前都需要尝试获取锁，如果成功获取锁，则表示该服务是第一个获取到锁的，它负责从数据库中获取数据，并将数据写入缓存，并最终释放锁。其他服务在读取缓存时，只需要尝试从缓存中获取数据即可。

在示例代码中，Cache 类实现了对缓存和分布式锁的操作。在读取缓存时，如果缓存不存在，则尝试获取 Redis 分布式锁，如果获取成功，则从数据库中获取数据，并将数据写入缓存，最终释放锁，其他服务就可以从缓存中获取数据了。

db = Database()
cache = Cache(redis_host, redis_port, 60)

def handle_request(key):
    value = cache.get(key)
    if not value:
        value = db.read_data(key)
        cache.set(key, value)

    return value

在该示例代码中，我们先尝试从缓存中获取数据，如果缓存中不存在数据，则尝试从数据库中获取数据，并将数据写入缓存。

示例二

在某个电商平台中，存在一个热门商品的推荐列表，该列表需要展示用户最近几个月内浏览过或购买过的商品。为了提高系统的响应速度，该列表被缓存起来，并设置了缓存时间为 1 小时。

在高并发场景下，如果缓存命中率不高，则可能出现缓存穿透和缓存击穿的情况。为了避免缓存击穿，我们可以使用 Redis 分布式锁来实现，每次获取缓存数据时，都需要尝试获取 Redis 分布式锁，如果获取成功则运行生成推荐列表的代码并写入缓存。如果获取锁失败，则休眠 100ms 后重新尝试。

在示例代码中，Cache 类实现了对 Redis 缓存和分布式锁的操作。在读取推荐列表时，如果缓存不存在，则尝试获得 Redis 分布式锁，如果获得锁成功，则从数据库中读取数据，并将数据写入缓存，并最终释放锁。

cache = Cache(redis_host, redis_port, 3600)

def get_recommend_list(user_id):
    key = "recommend_list:{user_id}"
    value = cache.get(key)

    if not value:
        if cache.redis_lock.acquire_lock():
            value = db.get_recommend_list(user_id)
            cache.set(key, value)
            cache.redis_lock.release_lock()
    return value

在该示例代码中，我们尝试从缓存中获取推荐列表，如果缓存中不存在数据，则尝试获取 Redis 分布式锁。如果获取锁成功，则从数据库中读取数据，并将数据写入缓存，并最终释放锁。