1、问题
今天在工作中遇到一个问题,需要查询表A,需要根据每天所处小时所在时段,返回不同的记录给前端展示,如0-2时是在昨日0到2时生成的记录,而2-4时则是在昨日2-4时生成的记录,每条记录有一个唯一的id。表A记录的数据只读不写,但会一一对应关联另外一个表B的数据,表B的数据需要读和写。
由于表A的数据只读不写,所以会在第一次查询时,缓存进redis,这样每一天只需要进行一次IO,后续就可以只通过缓存读取。而表B的数据需要会涉及到写,且每个用户共享这些记录,所以并发会比较高。为了减少缓存穿透,并没有将表B符合条件的记录作为列表存入redis(因为存入列表,写一条记录就需要删除整个列表缓存),而是先筛选表A的记录,收集id列表,再查表B,再将表B记录的id的作为key单独存入redis。这是一个非常蠢的设计,记录单独存入redis中,也就意味着根据id循环io查单条和循环写入缓存,程序需要与数据库和redis进程频繁交互,原本为了提高查询效率的考虑,反而大大增加了查询压力,直接影响就是查询效率极低,压力测试不通过。
由于每个时段需要展示的数据量并不多,只有几十条,于是便采用list进存入redis,但在压力测试高并发的条件下,会导致重复添加记录到redis,这样会造成两个影响,其一是冗余数据在redis中会形成大key,占用空间增大且查询减慢,其二是程序处理也会增加遍历成本且可能出错。可如果对该查询进行同步(加锁),这又会影响查询效率,达不到性能优化的目的。那么应该如何解决呢?
2、解决:redis的hash结构
redis中的另一种数据结构hash,则可以完美解决这个问题: hash可以类比成Java中的Map,在这个业务当中,可以将每条记录的id作为key,记录本身作为value,形成一个会去重的key-value列表,在高并发下,多个线程的写入,相同的key会去重,这样不会造成冗余数据