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网站开发怎样实现上传视频武汉seo技术

wzjs 2025/7/23 4:37:06

网站开发怎样实现上传视频,武汉seo技术,建设视频网站,教育网站建设策划书缓存击穿问题概述缓存击穿是指某个热点数据缓存过期时，大量并发请求直接穿透缓存，同时访问数据库，导致数据库压力骤增甚至崩溃。以下是基于互斥锁和逻辑过期的解决方案： 一、缓存击穿的核心原因热点数据失效&#xff1a…

缓存击穿问题概述

缓存击穿是指某个 热点数据缓存过期 时，大量并发请求直接穿透缓存，同时访问数据库，导致数据库压力骤增甚至崩溃。以下是基于 互斥锁 和 逻辑过期 的解决方案：

一、缓存击穿的核心原因

热点数据失效：高并发场景下，某个热点数据的缓存突然过期，导致瞬时大量请求绕过缓存直接访问数据库。
无缓存保护：缓存未设计有效机制应对突发性并发穿透。

二、解决方案 1：互斥锁（Mutex Lock）

核心思想

当缓存失效时，仅允许一个线程查询数据库并重建缓存，其他线程阻塞等待，避免并发穿透。

实现步骤（以 Redis 分布式锁为例）

查询缓存
检查缓存是否存在，若存在则直接返回数据。

def get_data(key):data = redis.get(key)if data is not None:return data# 缓存未命中，尝试加锁return get_data_via_mutex(key)

获取分布式锁
使用 Redis 的 SETNX（或 Redlock 算法）实现分布式锁，确保原子性。

def acquire_lock(lock_key, expire=10):# 生成唯一标识（如UUID），避免误删其他线程的锁identifier = str(uuid.uuid4())if redis.set(lock_key, identifier, nx=True, ex=expire):return identifierreturn None

查询数据库并重建缓存
只有获取锁的线程执行数据库查询，其他线程等待。

def get_data_via_mutex(key):lock_key = f"lock:{key}"identifier = acquire_lock(lock_key)if not identifier:# 未获取锁，短暂等待后重试time.sleep(0.1)return get_data(key)try:# 再次检查缓存（可能已被其他线程更新）data = redis.get(key)if data:return data# 查询数据库data = db.query("SELECT * FROM table WHERE key=?", key)# 写入缓存redis.setex(key, 3600, data)finally:# 释放锁（需原子性操作）release_lock(lock_key, identifier)return data

释放锁
使用 Lua 脚本确保原子性释放锁：

-- KEYS[1]=lock_key, ARGV[1]=identifier
if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] thenreturn redis.call("del", KEYS[1])
elsereturn 0
end

优缺点

优点：强一致性，彻底避免缓存击穿。
缺点：性能有损耗（线程需等待锁），锁超时时间需合理设置（过长影响并发，过短可能死锁）。

三、解决方案 2：逻辑过期（Logical Expiration）

核心思想

缓存数据不依赖物理过期时间，而是在数据中存储逻辑过期时间。当数据过期时，由单个线程异步更新缓存，其他线程继续返回旧数据。

实现步骤

缓存数据结构设计
在缓存中存储逻辑过期时间（expire_time）和实际数据：
```
{"data": "真实数据","expire_time": 1715000000  // 逻辑过期时间戳
}
```

查询缓存
检查逻辑过期时间，若未过期则直接返回数据。

def get_data(key):cache_data = redis.get(key)if cache_data:data_obj = json.loads(cache_data)if data_obj["expire_time"] > time.time():return data_obj["data"]else:# 触发异步更新async_refresh_cache(key)return data_obj["data"]  # 返回旧数据else:# 缓存完全不存在（需初始化）return load_data_and_init_cache(key)

异步更新缓存
使用互斥锁或标记位，确保仅一个线程执行数据库查询。

def async_refresh_cache(key):lock_key = f"refresh_lock:{key}"if redis.set(lock_key, 1, nx=True, ex=10):try:# 查询数据库new_data = db.query("SELECT * FROM table WHERE key=?", key)# 更新逻辑过期时间（例如延长1小时）new_expire_time = time.time() + 3600cache_obj = {"data": new_data, "expire_time": new_expire_time}redis.setex(key, 3600 * 24, json.dumps(cache_obj))  # 物理过期时间更长finally:redis.delete(lock_key)

初始化缓存
若缓存完全不存在（如服务重启），直接加载数据：

def load_data_and_init_cache(key):# 加锁防止并发初始化lock_key = f"init_lock:{key}"identifier = acquire_lock(lock_key)if not identifier:time.sleep(0.1)return get_data(key)try:# 再次检查缓存cache_data = redis.get(key)if cache_data:return json.loads(cache_data)["data"]# 查询数据库并写入缓存data = db.query("SELECT * FROM table WHERE key=?", key)expire_time = time.time() + 3600cache_obj = {"data": data, "expire_time": expire_time}redis.setex(key, 3600 * 24, json.dumps(cache_obj))return datafinally:release_lock(lock_key, identifier)