Redis 的 MSET 命令用于一次性设置多个键值对，但如果没有正确地处理并发请求，可能会导致缓存击穿。为了避免缓存击穿，可以采取以下措施：

使用互斥锁（Mutex Lock）：在执行 MSET 操作之前，获取一个互斥锁。这样可以确保在同一时间只有一个客户端能够执行 MSET 操作，从而避免并发问题。在操作完成后，释放互斥锁。

import redisimport threadingdef mset_with_lock(redis_conn, key_value_pairs, lock_key):lock = redis_conn.lock(lock_key)if lock.acquire(blocking=False):try:redis_conn.mset(key_value_pairs)finally:lock.release()else:# 处理锁获取失败的情况，例如重试或者记录日志pass

设置键的过期时间：为每个键设置一个过期时间，这样即使缓存击穿，过期时间到了之后，键值对会自动从缓存中删除。

def mset_with_expiration(redis_conn, key_value_pairs, expiration):for key, value in key_value_pairs.items():redis_conn.setex(key, expiration, value)

使用分布式锁：如果你的应用程序运行在多个服务器上，可以使用分布式锁来确保同一时间只有一个服务器能够执行 MSET 操作。可以使用 Redis 的 SET 命令和 NX 选项来实现分布式锁。

import redisdef mset_with_distributed_lock(redis_conn, key_value_pairs, lock_key, lock_value, expiration):lock_acquired = redis_conn.set(lock_key, lock_value, ex=expiration, nx=True)if lock_acquired:try:redis_conn.mset(key_value_pairs)finally:# 释放分布式锁release_distributed_lock(redis_conn, lock_key, lock_value)else:# 处理锁获取失败的情况，例如重试或者记录日志passdef release_distributed_lock(redis_conn, lock_key, lock_value):pipeline = redis_conn.pipeline(True)while True:try:pipeline.watch(lock_key)if pipeline.get(lock_key) == lock_value:pipeline.multi()pipeline.delete(lock_key)pipeline.execute()breakpipeline.unwatch()breakexcept redis.exceptions.WatchError:pass

通过采取这些措施，可以有效地避免缓存击穿的问题。