前言
在现代互联网应用开发中，缓存具有不可替代的重要性。而 Redis 作为一款高效的缓存服务器，在实际应用场景中得到了广泛的应用和推广。但是，在高并发场景下，容易发生缓存击穿问题，导致系统性能下降、服务不可用。本文将会为大家介绍 Redis 缓存击穿的原因、解决方案，并附带代码示例。
问题分析
在使用 Redis 缓存时，我们通常会将数据存入缓存以提升访问速度，降低数据库的负载。比如我们常常使用如下代码将一个 key-value 存入 Redis 缓存：
import redis
# 连接 Redis 服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 将 key-value 存入缓存
r.set('mykey', 'myvalue', ex=10) # 设置失效时间为 10 秒但是，当缓存中的某个 key 过期，而此时大量对该 key 进行查询时，Redis 服务器需要查询数据库，加载数据并存入缓存。在这个过程中，如果缓存和数据库同时挂掉，或者由于某种原因导致查询花费的时间过长，就会出现缓存击穿的问题。
缓存击穿问题导致系统性能急剧下降，而且数据库压力也会急剧上升。下面我们分别介绍缓存击穿问题的原因和解决方案。
缓存击穿原因
常见的缓存击穿原因有以下三点：
缓存中数据过期或者不命中
当某个 key 过期或者缓存中没有该 key 对应的数据时，Redis 服务器会进行数据库查询，以加载数据并存入缓存。如果此时恰好大量并发请求同时到达，那么就会导致大量 Redis 服务器进行数据库查询，造成性能下降和服务器崩溃。
恶意攻击
恶意攻击者可以通过构造不存在的 key 访问缓存服务器，当缓存中不存在该 key 时，就会进行数据库查询，造成缓存击穿。
热点数据命中率过低
如果某个 key 的访问频率非常高，但是该 key 的缓存命中率过低，也会造成缓存击穿问题。
缓存击穿解决方案
加载数据时加锁
当 Redis 服务器发现某个 key 已经失效，需要查询数据库加载数据时，可以先进行一次加锁操作，避免多个 Redis 服务器同时查询数据库，以保证只有一台 Redis 服务器进行查询，其他 Redis 服务器等待查询结果即可。代码如下：
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------ -----数据预热
数据预热是指在系统启动前，将常用的热点数据提前从数据库加载到缓存中，避免在高并发场景下发生缓存击穿问题。代码如下：
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---------降低请求频率
在某些场景下，可以通过降低请求频率来避免缓存击穿问题，比如可以使用缓存雪崩的解决方案中介绍的定时刷新缓存方式。
总结
本文对 Redis 缓存击穿问题进行了详细的分析，并提供了加锁、数据预热和降低请求频率三种解决方案。在实际应用中，我们可以根据具体情况采用不同的解决方案，以提高系统的性能和可用性。
参考资料
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