限制缓存大小
在实际应用中，我们可能只需要缓存某些查询结果。此外，我们还需要考虑缓存大小的限制，以确保Redis服务器不会耗尽内存。
为了解决这个问题，我们可以使用Redis的有序集合（sorted set）数据结构，它可以根据分数排序，并提供按范围或按成员获取值的方法。我们可以使用MongoDB查询的哈希值作为有序集合中的成员，并将查询结果的大小作为分数。然后，我们可以使用ZADD命令将成员添加到有序集合中，并使用ZREMRANGEBYRANK命令删除多余的成员。
下面是一个示例代码，演示了如何使用有序集合来缓存MongoDB查询结果：
代码语言：javascript复制import pymongo
import redis
import json
mongo_client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
mongo_db = mongo_client['mydb']
mongo_collection = mongo_db['books']
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
CACHE_SIZE_LIMIT = 1000
def get_books(query):
cache_key = hash(query)
cached_result = redis_client.get(cache_key)
if cached_result:
result_set = json.loads(cached_result)
redis_client.zincrby('cache_sizes', cache_key, len(cached_result))
else:
result_set = list(mongo_collection.find(query))
json_result_set = json.dumps(result_set)
redis_client.zadd('cache_sizes', {cache_key: len(json_result_set)})
redis_client.set(cache_key, json_result_set)
cache_size = redis_client.zcard('cache_sizes')
if cache_size > CACHE_SIZE_LIMIT:
excess = cache_size - CACHE_SIZE_LIMIT
cache_keys = redis_client.zrange('cache_sizes', 0, excess - 1)
redis_client.delete(*cache_keys)
redis_client.zremrangebyrank('cache_sizes', 0, excess - 1)
return result_set在这个例子中，我们首先定义了一个常量CACHE_SIZE_LIMIT，它代表缓存大小的最大限制。在get_books函数中，我们将MongoDB查询哈希作为缓存键，以及将查询结果的JSON字符串作为缓存值。我们还使用ZINCRBY命令将缓存大小增加到有序集合中，其中哈希用作成员，查询结果大小用作分数。接着，我们检查缓存是否存在，如果存在，则将查询结果从JSON字符串转换回Python对象，并使用ZINCRBY命令将成员的分数增加到有序集合中。否则，我们将从MongoDB中检索数据，并将结果集序列化为JSON字符串，并使用ZADD命令将其与缓存键一起存储在Redis中。
一旦缓存大小超过限制，我们就需要清除多余的缓存。为此，我们使用ZCARD命令获取有序集合中的成员数量，并检查是否超过了限制。如果是，我们使用ZRANGE命令获取前n个最小的成员（其中n等于超出限制的数量），这些成员是要删除的缓存键。然后，我们使用DELETE命令删除这些键，并使用ZREMRANGEBYRANK命令从有序集合中删除相应的成员。
