redis雪崩难题解决方法，redis雪崩和穿透的解决方法

redis缓存击穿怎么办

1、（推荐学习：Redis视频教程）解决方案：1) 通过synchronized+双重检查机制：某个key只让一个线程查询，阻塞其它线程在同步块中，继续判断检查，保证不存在，才去查DB。

2、Redis锁是解决缓存击穿问题的一个很好的办法。Laravel 7 中自带有 IlluminateCacheRedisLock Redis锁类，直接使用就行，用起来也很方便。

3、预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。

什么是redis雪崩

1、缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。解决方案缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。

2、这就是缓存雪崩 ：缓存雪崩如果发生了，很可能就把我们的数据库 搞垮 ，导致整个服务瘫痪，造成的后果很严重。对缓存数据设置相同的过期时间，导致某段时间内缓存失效。

3、缓存雪崩是指缓存中大多数的数据在同一时间到达过期时间，而查询数据量巨大，这时候，又是缓存中没有，数据库中有的情况了。防止雪崩的方案简单来说就是错峰过期。

4、Redis是一个内存中的键值数据库，通常称为数据结构服务器。Redis和其他键值数据库之间的主要区别之一是Redis存储和操作高级数据类型的能力。这些数据类型是大多数开发人员熟悉的基本数据结构（列表，映射，集合和排序集）。

5、内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性。

6、什么是缓存雪崩？当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如DB)带来很大压力。如何避免缓存雪崩问题？使用加锁队列来应付这种问题。

缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁

缓存穿透是指一个请求要访问的数据，缓存和数据库中都没有，而用户短时间、高密度的发起这样的请求，每次都打到数据库服务上，给数据库造成了压力。一般来说这样的请求属于恶意请求。

缓存穿透的原理缓存的正常使用如图：如图所示，缓存的使用流程：先从缓存中取数据，如果能取到，则直接返回数据给用户。这样不用访问数据库，减轻数据库的压力。如果缓存中没有数据，就会访问数据库。

Redis雪崩效应的解决方案：可以使用分布式锁，单机版的话本地锁消息中间件方式一级和二级缓存Redis+Ehchache均摊分配Redis的key的失效时间解释： 当突然有大量请求到数据库服务器时候，进行请求限制。

内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性。

解决方案缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线 程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。

这个时候，就需要使用 Redis 做一个缓冲操作，让请求先访问到 Redis，而不是直接访问数据库。

redis常见问题

1、以下是Redis常见的性能问题有哪些？Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

2、redis使用要注意的问题主要如下：redis和数据库双写一致性问题（推荐学习：Redis视频教程）分析：一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。

3、Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况，例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名。

4、Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

Redis缓存雪崩就这么简单

在实际项目开发中，我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来( 内存昂贵且有限 )，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。

这里分享一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开，比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

Redis雪崩效应的解决方案：可以使用分布式锁，单机版的话本地锁消息中间件方式一级和二级缓存Redis+Ehchache均摊分配Redis的key的失效时间解释： 当突然有大量请求到数据库服务器时候，进行请求限制。

华为技术架构师分享:高并发场景下缓存处理的一些思路

1、在并发场景发生前，先手动触发请求，将缓存都存储起来，以减少后期请求对database的第一次查询的压力。数据过期时间设置尽量分散开来，不要让数据出现同一时间段出现缓存过期的情况。

2、阻塞的访问网络IO。在连接MySQL、Redis和发起HTTP请求时，工作进程不能傻傻的等待网络IO的返回，而是需要支持事件驱动，用协程的方式让CPU资源更有效的去处理其他请求。很多语言并不具备这样的能力和周边库。

3、为了解决上述的各种问题，数据库衍生了出不同的架构来解决不同的场景需求。 将数据库的写操作和读操作分离，主库接收写请求，使用多个从库副本负责读请求，从库和主库同步更新数据保持数据一致性，从库可以水平扩展，用于面对读请求的增加。

4、一个好的管理者与团队成员的关系，应该是管理者解决成员的问题，成员完成管理者布置的任务。

5、saver service是存储访问层，承担了对redis和mysql的操作，另外也提供部分业务逻辑相关的内存缓存，比如广播信息的加载可以在saver中进行缓存。

6、国外交易所中采取的熔断机制一般有两种形式，即“熔即断”与“熔而不断”；前者是指当价格触及熔断点后，随后的一段时间内交易暂停，后者是指当价格触及熔断点后，随后的一段时间内买卖申报在熔断价格区间内继续撮合成交。

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