redis数据穿透，redis穿透和击穿区别

python爬虫用的哪些库

urllib-网络库(stdlib) 。requests-网络库。grab-网络库(基于py curl) 。py curl-网络库(绑定libcurl) 。urllib 3-Python HTTP库， 安全连接池、支持文件post 、可用性高。httplib 2-网络库。

Python中有很多优秀的爬虫框架，常用的有以下几种： Scrapy：Scrapy是一个功能强大的开源爬虫框架，它提供了完整的爬虫流程控制和数据处理功能，支持异步和分布式爬取，适用于大规模的数据采集任务。

Python下的爬虫库，一般分为3类。抓取类 urllib(Python3)，这是Python自带的库，可以模拟浏览器的请求，获得Response用来解析，其中提供了丰富的请求手段，支持Cookies、Headers等各类参数，众多爬虫库基本上都是基于它构建的。

Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库，每个Python程序员都应该有它。Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作，那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。

redis缓存穿透怎么解决

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。

（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。

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。

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。

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。

缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。

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