利用Redis实现分布式缓存穿透解决方案

def query_data(key):
    #先尝试从缓存中读取数据
    data = cache.get(key)
    #如果缓存中没有该数据，则获取分布式锁
    if not data:
        lock_key = 'lock:' + key
        #尝试获取锁
        if cache.setnx(lock_key, 1):
            #若获取到锁，则从数据库中读取数据，并更新到缓存中
            data = db.query(key)
            cache.set(key, data)
            #释放锁
            cache.delete(lock_key)
        else:
            #如果未获取到锁，则等待一段时间后重试
            time.sleep(0.1)
            data = query_data(key)
    return data

import redis
from pybloom_live import BloomFilter

#初始化布隆过滤器
bf = BloomFilter(capacity=1000000, error_rate=0.001)
#初始化Redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
cache = redis.Redis(connection_pool=pool)

def query_data(key):
    #先尝试从缓存中读取数据
    data = cache.get(key)
    #如果缓存中没有该数据，则检查布隆过滤器，如果布隆过滤器中不存在该数据，则直接返回None
    if not data and (key not in bf):
        return None
    #如果缓存中没有该数据，但是存在于布隆过滤器中，则获取分布式锁
    if not data:
        lock_key = 'lock:' + key
        #尝试获取锁
        if cache.setnx(lock_key, 1):
            #若获取到锁，则从数据库中读取数据，并更新到缓存中
            data = db.query(key)
            cache.set(key, data)
            #将哈希值添加到布隆过滤器中
            bf.add(key)
            #释放锁
            cache.delete(lock_key)
        else:
            #如果未获取到锁，则等待一段时间后重试
            time.sleep(0.1)
            data = query_data(key)
    return data