CN113220981A - 一种优化缓存的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种优化缓存的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：接收并解析数据查询请求，得到请求key；判断缓存中是否存在所述请求key；若是，则从所述缓存中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；若否，则通过过滤器返回查询结果。该实施方式能够解决缓存失效或者缓存***挂掉对数据库带来压力的技术问题。

Description

一种优化缓存的方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种优化缓存的方法和装置。

背景技术

网站***每天都会有大量的用户请求，为了更好的用户体验，大多数网站***都会采取各种措施来提高请求的响应速度，而缓存是加速***响应的一种最常用的途径，但是缓存也不会把所有需要用到的key都事先缓存到内存(因为这样会耗费很大的内存)。

通常的做法是每次请求的数据先判断是否存在于缓存中，如果存在，则直接返回结果；如果不存在就去数据库查询出来，返回查询结果并放到缓存，同时设置缓存过期时间，这样做的目的本质上是为了节约内存空间。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题如果有黑客故意对数据发起大量请求，则数据库有可能会挂掉，这就是缓存击穿。当然这只是一种情况，还有一种极端的情况是缓存***本身宕机，从而导致缓存中没有数据而去查询数据库，如果用户发起大量的请求，数据库也可能挂掉。这是目前使用缓存都会面临的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种优化缓存的方法和装置，以解决缓存失效或者缓存***挂掉对数据库带来压力的技术问题。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种优化缓存的方法，包括：

接收并解析数据查询请求，得到请求key；

判断缓存中是否存在所述请求key；

若是，则从所述缓存中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；

若否，则通过过滤器返回查询结果。

可选地，通过过滤器返回查询结果，包括：

通过过滤器判断数据库中是否存在所述请求key；

若是，则从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；

若否，则返回无效请求的查询结果。

可选地，从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据，包括：

判断预设时间段内所述请求key的请求次数是否大于预设次数阈值；

若是，则根据所述请求key生成消息，并将所述消息存入消息队列中；消费所述消息队列中的消息，从而从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；

若否，则直接从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据。

可选地，消费所述消息队列中的消息之前，还包括：

基于请求key，对所述消息队列中的消息进行去重处理，使得所述消息队列中请求key相同的消息仅有一个。

可选地，从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据，包括：

从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，将所述请求key及其对应的查询数据存入缓存中，并返回所述查询数据。

可选地，接收并解析数据查询请求之前，还包括：

获取数据库中的各个key，将所述各个key分别加入到过滤器中。

可选地，所述过滤器为布隆过滤器；

对于任意一个key，采用如下方法将所述key加入到过滤器中：

通过n个哈希函数，计算得到所述key的n个哈希值；

将所述n个哈希值映射到一个位数组中的n个点上，并将这些点置为1。

另外，根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种优化缓存的装置，包括：

接收模块，用于接收并解析数据查询请求，得到请求key；

优化模块，用于判断缓存中是否存在所述请求key；若是，则从所述缓存中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；若否，则通过过滤器返回查询结果。

可选地，所述优化模块还用于：

通过过滤器判断数据库中是否存在所述请求key；

若是，则从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；

若否，则返回无效请求的查询结果。

可选地，所述优化模块还用于：

判断预设时间段内所述请求key的请求次数是否大于预设次数阈值；

若是，则根据所述请求key生成消息，并将所述消息存入消息队列中；消费所述消息队列中的消息，从而从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；

若否，则直接从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据。

可选地，所述优化模块还用于：

消费所述消息队列中的消息之前，基于请求key，对所述消息队列中的消息进行去重处理，使得所述消息队列中请求key相同的消息仅有一个。

可选地，所述优化模块还用于：

从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，将所述请求key及其对应的查询数据存入缓存中，并返回所述查询数据。

可选地，还包括：

创建模块，用于接收并解析数据查询请求之前，获取数据库中的各个key，将所述各个key分别加入到过滤器中。

可选地，所述过滤器为布隆过滤器；

对于任意一个key，采用如下方法将所述key加入到过滤器中：

通过n个哈希函数，计算得到所述key的n个哈希值；

将所述n个哈希值映射到一个位数组中的n个点上，并将这些点置为1。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述任一实施例所述的方法。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：因为采用判断缓存中是否存在请求key，若是则从缓存中获取查询数据；若否，则通过过滤器返回查询结果的技术手段，所以克服了现有技术中缓存失效或者缓存***挂掉对数据库带来压力的技术问题。本发明实施例通过在缓存的后面设置过滤器，当缓存中不存在key时则通过过滤器判断数据库中是否存在key，从而有效地解决了缓存失效或者是缓存***挂掉对数据库带来的压力的技术问题，也能应对黑客的恶意攻击导致数据库被压垮。而且，采用缓存+过滤器+消息队列的模式既保证了查询的高效性，同时也保证了***的稳定性。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是根据本发明实施例的优化缓存的方法的主要流程的示意图；

图2是根据本发明一个可参考实施例的优化缓存的方法的主要流程的示意图；

图3是根据实现本发明实施例的***框架示意图；

图4是根据本发明另一个可参考实施例的优化缓存的方法的主要流程的示意图；

图5是根据本发明实施例的优化缓存的装置的主要模块的示意图；

图6是本发明实施例可以应用于其中的示例性***架构图；

图7是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机***的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

目前，解决缓存击穿问题的常见方案有以下三种：

1)加锁获取缓存：当获取的value值为空时(这里的空表示缓存过期)，先加锁，然后从数据库加载并放入缓存，最后释放锁。如果其他线程获取锁失败，则睡眠一段时间后重试。

2)设置缓存永不过期：真正的缓存过期时间不由Redis控制，而是由程序代码控制。如果获取数据时发现数据超时，就需要发起一个异步请求去数据库加载数据，这种策略的优点是不会产生死锁等现象。

3)增加白名单：在缓存宕机之前的一段时间里，会将请求的数据在***中的有无，记录在一个Map(映射表)中。当缓存宕机后，首先在Map中判断是否含有数据，有则回源数据库，没有的话就直接返回结果。

但是，以上三种方案或者多少还是存在以下问题：

1)加锁获取缓存，可能存在锁资源被独占，其他请求不能及时被处理，而且加锁会影响到***性能，并发度降低。

2)缓存永不过期虽然简单粗暴，但是浪费内存资源；由于缓存过期时间由redis控制，所以不够灵活，不够友好，应该由程序代码控制；而且还可能存在缓存不一致的问题。

3)设置白名单这种方式虽然简单，但是占用的内存空间比较庞大。如一个value是10字节，那么要存储大小为1亿的Map时，其所需的内存大小大约是：10*2*10e8＝2G(假设Map的利用率为50％)。由此可见其对于一种类型的数据判断就需要一个2G的Map去操作。

为了解决在大量使用缓存的情况下，缓存面临的一系列问题，本发明实施例提供了一种优化缓存的方法，首先构建过滤器，根据业务需求将所有用到的key都加入过滤器，当某个key在缓存中没有查询到时，通过过滤器去查询。如果过滤器里面不存在，则该key一定不存在，就直接返回。如果过滤器里面存在，则该key大概率存在，就根据key去查询数据库，最后把数据缓存。

图1是根据本发明实施例的优化缓存的方法的主要流程的示意图。作为本发明的一个实施例，如图1所示，所述优化缓存的方法可以包括：

步骤101，接收并解析数据查询请求，得到请求key。

服务端接收客户端发起的数据查询请求，然后解析所述数据查询请求得到请求key，通过该请求key获取用户查询的数据。

可选地，在步骤101之前，还包括：获取数据库中的各个key；将所述各个key分别加入到过滤器中。在实现本发明之前，需要先构建过滤器，所述过滤器位于缓存的后面，根据业务需求将所有用到的key都加入所述过滤器。

可选地，所述过滤器为布隆过滤器(一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数)；对于任意一个key，采用如下方法将所述key加入到过滤器中：通过n个哈希函数，计算得到所述key的n个哈希值；将所述n个哈希值映射到一个位数组中的n个点上，并将这些点置为1。首先需要确定布隆过滤器的大小以及确定哈希函数(一种把字符串映射到位数组的函数)，为了更少的误差，可以使用4-8个哈希函数，然后初始化过滤器，根据业务***需要，把所有需要用到的key全部查询出来，然后将这些key加入布隆过滤器。当一个元素(即key)被加入集合时，通过n个哈希函数将这个元素映射成一个位数组中的n个点，并将这些点都置为1，这样数据库的key就映射成布隆过滤器上的点，而且采用这种方法所占内存极少。

步骤102，判断缓存中是否存在所述请求key；若是，则执行步骤103；若否，则执行步骤104。

可选地，所述缓存可以是redis，一种高效的key-value数据库。

步骤103，从所述缓存中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据。

当用户请求数据时，服务端先在缓存中查询是否存在数据，如果存在，就将数据直接返回给用户。

步骤104，通过过滤器返回查询结果。

当用户请求数据时，服务端先在缓存中查询是否存在数据，如果不存在，则通过过滤器返回查询结果。

可选地，步骤104可以包括：通过过滤器判断数据库中是否存在所述请求key；若是，则从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；若否，则返回无效请求的查询结果。在本发明的实施例中，如果缓存中不存在请求key，则判断请求key是否在过滤器中，如果不存在，说明该请求key是无效的，数据库中没有数据，则返回无效请求的查询结果；如果存在，说明该请求key是有效的，那么就可以直接去数据库查询数据，然后返回查询到的数据。

可选地，从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据，包括：判断预设时间段内所述请求key的请求次数是否大于预设次数阈值；若是，则根据所述请求key生成消息，并将所述消息存入消息队列中；消费所述消息队列中的消息，从而从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；若否，则直接从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据。如果大量key过期或者缓存宕机，那么大量的请求就会同时到后端数据库，导致数据库的压力增加。为了避免这种情况，可以设定次数阈值，比如每秒请求key达到X就把请求key发送到消息队列，然后消费端监听到消息后解析key，再去查询数据库，最后返回查询到的数据。这样就能应对这种极端的情况下，数据库不会被大量的请求压垮，同时对于黑客的恶意攻击也能有效的缓解。

可选地，消费所述消息队列中的消息之前，还包括：基于请求key，对所述消息队列中的消息进行去重处理，使得所述消息队列中请求key相同的消息仅有一个。在流量大时，如果大量的请求key相同，通过去重处理，使得只有一个请求key去数据库查询数据，可以保证数据库不会被大量key相同的请求压垮。

可选地，从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据，包括：从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，将所述请求key及其对应的查询数据存入缓存中，并返回所述查询数据。如果大量的请求key相同，由于去重处理，只有一个请求key去数据库查询数据，那么将该请求key对应的查询数据存入缓存，使得请求key相同的其他请求可以去缓存获取数据，由此减少了对数据库造成的压力。

根据上面所述的各种实施例，可以看出本发明通过判断缓存中是否存在请求key，若是则从缓存中获取查询数据；若否，则通过过滤器返回查询结果的技术手段，解决了现有技术中缓存失效或者缓存***挂掉对数据库带来压力的技术问题。本发明实施例通过在缓存的后面设置过滤器，当缓存中不存在key时则通过过滤器判断数据库中是否存在key，从而有效地解决了缓存失效或者是缓存***挂掉对数据库带来的压力的技术问题，也能应对黑客的恶意攻击导致数据库被压垮。而且，采用缓存+过滤器+消息队列的模式既保证了查询的高效性，同时也保证了***的稳定性。

图2是根据本发明一个可参考实施例的优化缓存的方法的主要流程的示意图。作为本发明的另一个实施例，如图2所示，所述优化缓存的方法可以包括：

步骤201，获取数据库中的各个key，将所述各个key分别加入到布隆过滤器中。

步骤202，接收并解析数据查询请求，得到请求key。

步骤203，判断缓存中是否存在所述请求key；若是，则执行步骤204；若否，则执行步骤205。

步骤204，从所述缓存中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据。

步骤205，通过布隆过滤器判断数据库中是否存在所述请求key；若是，则执行步骤206；若否，则执行步骤207。

步骤206，从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，将所述请求key及其对应的查询数据存入缓存中，并返回所述查询数据。

步骤207，返回无效请求的查询结果。

另外，在本发明一个可参考实施例中优化缓存的方法的具体实施内容，在上面所述优化缓存的方法中已经详细说明了，故在此重复内容不再说明。

图3是根据实现本发明实施例的***框架示意图。如图3所示，用户发起数据查询请求，通过Nginx将所述数据查询请求路由至应用服务器集群，应用服务器集群接收并解析所述数据查询请求，得到请求key，然后判断Redis中是否存在所述请求key，如果Redis中存在，则从Redis中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据。如果Redis中不存在，则通过布隆过滤器判断数据库中是否存在所述请求key。如果数据库中不存在，则返回无效请求。如果数据库中存在，则判断预设时间段内所述请求key的请求次数是否大于临界值，若是，则将请求key放入消息队列，若否，则直接从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据。消费端监听到消息后解析key，再去查询数据库，最后返回请求key对应的查询数据。

图4是根据本发明一个可参考实施例的优化缓存的方法的主要流程的示意图。作为本发明的另一个实施例，如图4所示，所述优化缓存的方法可以包括：

步骤401，获取数据库中的各个key，将所述各个key分别加入到布隆过滤器中。

步骤402，接收并解析数据查询请求，得到请求key。

步骤403，判断缓存中是否存在所述请求key；若是，则执行步骤404；若否，则执行步骤405。

步骤404，从所述缓存中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据。

步骤405，通过布隆过滤器判断数据库中是否存在所述请求key；若是，则执行步骤406；若否，则执行步骤。

步骤406，判断预设时间段内所述请求key的请求次数是否大于预设次数阈值；若是，则执行步骤407；若否，则执行步骤411。

步骤407，根据所述请求key生成消息，并将所述消息存入消息队列中。

步骤408，基于请求key，对所述消息队列中的消息进行去重处理，使得所述消息队列中请求key相同的消息仅有一个。

步骤409，消费所述消息队列中的消息，从而从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据。

步骤410，直接从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据。

步骤411，返回无效请求的查询结果。

另外，在本发明一个可参考实施例中优化缓存的方法的具体实施内容，在上面所述优化缓存的方法中已经详细说明了，故在此重复内容不再说明。

图5是根据本发明实施例的优化缓存的装置的主要模块的示意图，如图5所示，所述优化缓存的装置500包括接收模块501和优化模块502。其中，接收模块501用于接收并解析数据查询请求，得到请求key；优化模块502用于判断缓存中是否存在所述请求key；若是，则从所述缓存中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；若否，则通过过滤器返回查询结果。

可选地，所述优化模块502还用于：

通过过滤器判断数据库中是否存在所述请求key；

若是，则从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；

若否，则返回无效请求的查询结果。

可选地，所述优化模块502还用于：

判断预设时间段内所述请求key的请求次数是否大于预设次数阈值；

若是，则根据所述请求key生成消息，并将所述消息存入消息队列中；消费所述消息队列中的消息，从而从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；

若否，则直接从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据。

可选地，所述优化模块502还用于：

消费所述消息队列中的消息之前，基于请求key，对所述消息队列中的消息进行去重处理，使得所述消息队列中请求key相同的消息仅有一个。

可选地，所述优化模块502还用于：

从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，将所述请求key及其对应的查询数据存入缓存中，并返回所述查询数据。

可选地，还包括：

创建模块，用于接收并解析数据查询请求之前，获取数据库中的各个key，将所述各个key分别加入到过滤器中。

可选地，所述过滤器为布隆过滤器；

对于任意一个key，采用如下方法将所述key加入到过滤器中：

通过n个哈希函数，计算得到所述key的n个哈希值；

将所述n个哈希值映射到一个位数组中的n个点上，并将这些点置为1。

根据上面所述的各种实施例，可以看出本发明通过判断缓存中是否存在请求key，若是则从缓存中获取查询数据；若否，则通过过滤器返回查询结果的技术手段，解决了现有技术中缓存失效或者缓存***挂掉对数据库带来压力的技术问题。本发明实施例通过在缓存的后面设置过滤器，当缓存中不存在key时则通过过滤器判断数据库中是否存在key，从而有效地解决了缓存失效或者是缓存***挂掉对数据库带来的压力的技术问题，也能应对黑客的恶意攻击导致数据库被压垮。而且，采用缓存+过滤器+消息队列的模式既保证了查询的高效性，同时也保证了***的稳定性。

需要说明的是，在本发明所述优化缓存的装置的具体实施内容，在上面所述优化缓存的方法中已经详细说明了，故在此重复内容不再说明。

图6示出了可以应用本发明实施例的优化缓存的方法或优化缓存的装置的示例性***架构600。

如图6所示，***架构600可以包括终端设备601、602、603，网络604和服务器605。网络604用以在终端设备601、602、603和服务器605之间提供通信链路的介质。网络604可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备601、602、603通过网络604与服务器605交互，以接收或发送消息等。终端设备601、602、603上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。

终端设备601、602、603可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器605可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备601、602、603所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的物品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、物品信息——仅为示例)反馈给终端设备。

需要说明的是，本发明实施例所提供的优化缓存的方法一般由服务器605执行，相应地，所述优化缓存的装置一般设置在服务器605中。本发明实施例所提供的优化缓存的方法也可以由终端设备601、602、603执行，相应地，所述优化缓存的装置可以设置在终端设备601、602、603中。

应该理解，图6中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

下面参考图7，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机***700的结构示意图。图7示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，计算机***700包括中央处理单元(CPU)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还存储有***700操作所需的各种程序和数据。CPU 701、ROM 702以及RAM703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。

以下部件连接至I/O接口705：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至I/O接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)701执行时，执行本发明的***中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的***、方法和计算机程序的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括接收模块和优化模块，其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：接收并解析数据查询请求，得到请求key；判断缓存中是否存在所述请求key；若是，则从所述缓存中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；若否，则通过过滤器返回查询结果。

根据本发明实施例的技术方案，因为采用判断缓存中是否存在请求key，若是则从缓存中获取查询数据；若否，则通过过滤器返回查询结果的技术手段，所以克服了现有技术中缓存失效或者缓存***挂掉对数据库带来压力的技术问题。本发明实施例通过在缓存的后面设置过滤器，当缓存中不存在key时则通过过滤器判断数据库中是否存在key，从而有效地解决了缓存失效或者是缓存***挂掉对数据库带来的压力的技术问题，也能应对黑客的恶意攻击导致数据库被压垮。而且，采用缓存+过滤器+消息队列的模式既保证了查询的高效性，同时也保证了***的稳定性。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种优化缓存的方法，其特征在于，包括：

接收并解析数据查询请求，得到请求key；

判断缓存中是否存在所述请求key；

若是，则从所述缓存中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；

若否，则通过过滤器返回查询结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过过滤器返回查询结果，包括：

通过过滤器判断数据库中是否存在所述请求key；

若是，则从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；

若否，则返回无效请求的查询结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据，包括：

判断预设时间段内所述请求key的请求次数是否大于预设次数阈值；

若是，则根据所述请求key生成消息，并将所述消息存入消息队列中；消费所述消息队列中的消息，从而从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；

若否，则直接从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，消费所述消息队列中的消息之前，还包括：

基于请求key，对所述消息队列中的消息进行去重处理，使得所述消息队列中请求key相同的消息仅有一个。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据，包括：

从所述数据库中获取所述请求key对应的查询数据，将所述请求key及其对应的查询数据存入缓存中，并返回所述查询数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，接收并解析数据查询请求之前，还包括：

获取数据库中的各个key，将所述各个key分别加入到过滤器中。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述过滤器为布隆过滤器；

对于任意一个key，采用如下方法将所述key加入到过滤器中：

通过n个哈希函数，计算得到所述key的n个哈希值；

将所述n个哈希值映射到一个位数组中的n个点上，并将这些点置为1。

8.一种优化缓存的装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收并解析数据查询请求，得到请求key；

优化模块，用于判断缓存中是否存在所述请求key；若是，则从所述缓存中获取所述请求key对应的查询数据，并返回所述查询数据；若否，则通过过滤器返回查询结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

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