提升 Redis 缓存命中率的实践经验（redis缓存的命中率）

提升 Redis 缓存命中率的实践经验

Redis 是一个高性能、键值对存储数据库。它具有内存读写速度快、支持多种数据结构、持久化等优势。在应用程序中使用 Redis 缓存可以显著提升性能，但是缓存的命中率对性能的影响很大，因此需要针对性地优化 Redis 缓存的命中率。本文将介绍一些实践经验，帮助提升 Redis 缓存的命中率。

1. 选择合适的缓存键

Redis 缓存使用键值对存储数据，选择合适的键可以提升缓存的命中率。一般来说，可以采用以下原则来选择缓存键：

– 可读性强：缓存键最好是有意义的、易于理解的字符或字符串；

– 唯一性：每个缓存键都应该是唯一的，不能存在重复的键；

– 短小精悍：缓存键应该尽可能短小，减小内存使用；

– 可预测性：缓存键的生成规则应该是可预测的，避免出现随机键的情况，难以跟踪。

为了生成唯一、短小精悍、可读性强的缓存键，可以使用序列化库如 json 或 msgpack 将输入参数序列化成字符串，作为缓存键。例如，对于一个获取用户信息的方法，可以采用以下代码来生成缓存键：

“`python

import json

import redis

r = redis.Redis()

def get_user_info(user_id):

cache_key = json.dumps({‘action’: ‘user_info’, ‘user_id’: user_id})

cached_data = r.get(cache_key)

if cached_data:

# 需要缓存

return json.loads(cached_data)

else:

# 需要查询数据库

# …

r.set(cache_key, json.dumps(user_info))

return user_info

2. 设置合适的过期时间

合适的缓存过期时间可以提升缓存的命中率。如果缓存过期时间过短，会频繁访问数据库，降低性能；如果缓存过期时间过长，缓存数据可能已经过期，导致数据不准确或不一致。因此，需要根据场景设置合适的缓存过期时间。

例如，对于一个热门文章列表，可以采用以下代码来设置缓存过期时间：

```python
def get_hot_articles():
  cache_key = 'hot_articles'
  cached_data = r.get(cache_key)
  if cached_data:
    # 需要缓存
    return json.loads(cached_data)
  else:
    # 需要查询数据库
    # ...
    r.set(cache_key, json.dumps(hot_articles))
    # 设置缓存过期时间为 5 分钟
    r.expire(cache_key, 5*60)
    return hot_articles

在上述代码中，设置了缓存过期时间为 5 分钟，可以保证数据不会太久过期。

3. 批量查询缓存

批量查询缓存可以减少查询次数，提升缓存命中率。例如，对于一组用户 ID，可以采用以下代码来批量查询缓存：

“`python

def get_users(user_ids):

cache_keys = [json.dumps({‘action’: ‘user_info’, ‘user_id’: user_id}) for user_id in user_ids]

# 批量查找缓存

cached_data = r.mget(cache_keys)

result = []

for i in range(len(user_ids)):

if cached_data[i]:

result.append(json.loads(cached_data[i]))

else:

# 需要查询数据库

# …

r.set(cache_keys[i], json.dumps(user_info))

result.append(user_info)

return result

在上述代码中，采用了 `r.mget` 方法批量查询缓存，减少了查询次数。如果缓存数据较多，可以采用分页查询或基于缓存键前缀查询的方式批量查询缓存。

4. 避免缓存穿透

缓存穿透是指查询不存在的缓存数据，导致每次都要查询数据库。为了避免缓存穿透，可以采用以下方法：

- 对于无效的查询参数，不查询数据库，直接返回默认值或错误码；
- 将查询结果为 null 的键值对也缓存起来，设置较短的过期时间，避免频繁查询数据库。
例如，对于一个无效的用户 ID，可以采用以下代码来避免缓存穿透：

```python
def get_user_info(user_id):
  if not valid_user_id(user_id):
    # 无效的用户 ID，返回默认值
    return {'user_id': user_id, 'user_name': ''}
  
  cache_key = json.dumps({'action': 'user_info', 'user_id': user_id})
  cached_data = r.get(cache_key)
  if cached_data:
    # 需要缓存
    return json.loads(cached_data)
  else:
    # 需要查询数据库
    # ...
    # 查询结果为 null，设置缓存过期时间为 1 分钟
    r.set(cache_key, json.dumps(user_info), ex=60)
    return user_info

5. 使用 Redis 集群

为了提高 Redis 的吞吐量和可用性，可以采用 Redis 集群。Redis 集群可以将数据分布到多个节点上，每个节点承担部分数据的读写请求，从而实现高吞吐量和高可用性。使用 Redis 集群可以提升 Redis 缓存的命中率和性能，但需要注意以下问题：

– 集群之间的同步：不同节点上的数据需要进行同步，避免数据不一致；

– 数据分片问题：需要将数据分配到不同的节点上，并且保证数据分布均匀，避免节点负载不均衡；

– 容量扩展问题：随着应用程序的增长，需要扩展 Redis 集群的容量，避免出现瓶颈。

参考文献：

– https://redis.io/commands

– https://redis.io/topics/cluster-tutorial

– https://redislabs.com/how-to-redis-cluster-performance/

– https://zhuanlan.zhihu.com/p/37269876