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1、背景介绍
1.1、现象-济南python培训负责整理
QPS突然增长2倍以上（45w~60w每分钟） 将产生下面一些问题：
1）响应接口响应时长增加了5倍（qps增加了2倍）；
2）机房局域网交换机带宽报警（1kM带宽使用了900多M）；
3）从redis获取数据接口响应时长增加等。
1.2、原因
1）某业务线对有限的产品进行推广；
2）在短时间内有大量重复数据查询请求；
3）短时间从redis获取大量数据。
1.3、解决方案
大量请求获取同一份数据，在本地存储这些数据。
其优点如下：
1）直接从内存取数据，降低响应时间；
2）不走redis,减少服务与redis之间的交互流量；
2.1、LRU算法介绍
Least recently used（LRU,最近最少使用）：根据数据的历史访问记录淘汰数据。
核心思想
如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率更高。
命中率
当存在热点数据时，LRU的效率很好，但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降，缓存污染情况比较严重。
1）新数据插入到链表头部；
2）每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；
3）当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。
2.2、LRU-K算法设计
LRU-K中的K代表最近使用的次数。
以上就是济南python培训给大家做的内容详解，更多关于python的学习，请继续关注济南python培训
1.1、现象-济南python培训负责整理
QPS突然增长2倍以上（45w~60w每分钟） 将产生下面一些问题：
1）响应接口响应时长增加了5倍（qps增加了2倍）；
2）机房局域网交换机带宽报警（1kM带宽使用了900多M）；
3）从redis获取数据接口响应时长增加等。
1.2、原因
1）某业务线对有限的产品进行推广；
2）在短时间内有大量重复数据查询请求；
3）短时间从redis获取大量数据。
1.3、解决方案
大量请求获取同一份数据，在本地存储这些数据。
其优点如下：
1）直接从内存取数据，降低响应时间；
2）不走redis,减少服务与redis之间的交互流量；
3）最终实现流量削峰
2.1、LRU算法介绍
Least recently used（LRU,最近最少使用）：根据数据的历史访问记录淘汰数据。
核心思想
如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率更高。
命中率
当存在热点数据时，LRU的效率很好，但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降，缓存污染情况比较严重。
1）新数据插入到链表头部；
2）每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；
3）当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。
2.2、LRU-K算法设计
LRU-K中的K代表最近使用的次数。
以上就是济南python培训给大家做的内容详解，更多关于python的学习，请继续关注济南python培训
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2025-04-16
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