redis血崩击穿，redis 血崩 击穿

redis产生雪崩怎么解决

解决方法（1）设置redis集群和DB集群的高可用，如果redis出现宕机情况，可以立即由别的机器顶替上来。这样可以防止一部分的风险。（2）使用互斥锁在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读和写数据库的线程数量。

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。

解决方案是使用分布式锁或者异步更新缓存数据 。- 缓存穿透：指查询一个不存在的数据，由于缓存中也没有该数据，所以每次请求都会到数据库中去查询，导致数据库压力增大。

针对这个场景，对应的解决方案一般来说有三种。借助Redis setNX命令设置一个标志位就行。设置成功的放行，设置失败的就轮询等待。

redis常见问题

1、常见解决方案：在命令窗口输入：ping [IP] 查看是否有连接，如果没有，则为网络问题，如果有，尝试第二步。

2、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。

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、Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内。关于Redis 常见的性能问题都有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。

redis缓存使用中的热key问题

缓存击穿 缓存击穿是指一个请求要访问redis血崩击穿的数据redis血崩击穿，缓存中没有redis血崩击穿，但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期redis血崩击穿了。

redis 中的key 太多，在存量卡号比较大的情况下，redis 中key的存储过于庞大。 redis 本身RDB 和 AOF 的问题。 线上开启AOF 重写出差情况下，会阻塞redis 主线程。

这时候需要考虑热key是否对业务产生影响，可以通过配置spring.session.store-type=none，关闭存储redis.这时候热key访问量下降，业务key 可以正常访问。

使用切片集群的时候，我们通常会将不同的key存放在不同的实例上，如果存在bigKey的话，会导致相应实例的数据量增大，内存压力也相应增大。

缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁

1、缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿都是缓存系统中的问题redis血崩击穿，但是它们之间有所不同。- 缓存雪崩：指Redis中大量的key几乎同时过期redis血崩击穿，然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上，此时数据库层的负载压力会骤增。

2、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redis血崩击穿了压力。一般来说这样的请求属于恶意请求。

3、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。

4、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。

5、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。

你们都是怎么确保系统不被突然的访问流量压垮的?

1、首先需要对局域网内redis血崩击穿的每台电脑设置客户端名称redis血崩击穿，或者设置静态IPredis血崩击穿，这个才能通过IP或者客户端名称定位电脑使用者。

2、限流： 原理是监控应用流量的QPS或并发线程数等指标，当达到指定阈值时对流量进行控制，避免系统被瞬时的流量高峰冲垮，保障应用高可用性。保护自身系统防止被外部调垮。

3、流量用得快可能是由于手机的消息推送、后台应用程序、软件自动更新、账户同步等情况均有可能造成手机跑流量。

4、若您的手机流量异常消耗，建议您：运行完程序如浏览器、电子邮件等功能后，建议您可以进入任务管理器中结束后台运行的程序 进入手机功能表-设定-账户-添加账户-三星账户，关闭自动同步功能（使用时再打开）。

redis雪崩是什么

1、缓存雪崩的英文解释是奔逃的野牛，指的是缓存层当掉之后，并发流量会像奔腾的野牛一样，大量访问后端存储。

2、- 缓存雪崩：指Redis中大量的key几乎同时过期，然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上，此时数据库层的负载压力会骤增。解决方案是使用分布式锁或者异步更新缓存数据 。

3、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。

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