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redis失效,Redis失效原理
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redis产生雪崩怎么解决
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。使用所的机制,保证只有一个线程(请求)操作。
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。比如:对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待。
缓存雪崩:数据库压力的瞬间爆发当大量请求同时涌入,本应由Redis缓存处理,却因数据过期或服务故障而转向数据库,这就形成了缓存雪崩。它的成因包括:大量数据同时过期或Redis服务故障导致请求并发。解决方案包括合理设置过期时间,采用随机或微调策略,以及双key策略和后台更新缓存机制,以减轻数据库压力。
如果缓存数据 设置的过期时间是相同 的,并且Redis恰好将这部分数据全部删光了。这就会导致在这段时间内,这些缓存 同时失效 ,全部请求到数据库中。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。
- 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 。- 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。
解决方案有两种:就是在数据库即使没有查询到数据,我们也把这次请求当做 key 缓存起来,value 可以是 NULL。下次同样请求就会命中这个 NULL,缓存层就处理了这个请求,不会对数据库产生压力。这样实现起来简单,开发成本很低。
redistemplate.expire为什么要设置失效时间
1、我以前项目中的做法是在保存的对象上,增加一个过期时间属性,get之后,判断系统时间是否超过过期时间,超过的话就删掉这个key,或者是从DB重新加载。
2、return redisTemplate.expire(key, expire, TimeUnit.SECONDS);} 用来设置对应的key的生命周期。
3、因为Redis要使用内存,但内存不是无限大。数据设置失效时间后,到期会自动删除数据,以释放空间,腾空。。
redis数据会自动过期吗
会。Redis提供了自动的键过期功能,通过该功能,用户可以让特定的键在指定的时间之后自动被移除,从而避免了需要在指定时间内手动执行删除操作的麻烦,所以redis数据会自动过期。
不会过期。 但是这样说有点绝对。一般情况是这样,当你配置中开启了超出最大内存限制就写磁盘的话,那么这些没有设置过期时间的key可能会被写到磁盘上。 假如没设置。那么REDIS将使用LRU机制,将内存中的老数据删除,并写入新数据。
在Redis中的数据一般在内存中进行存取,在没有进行持久化之前这些数据都有过期时间,对于Redis的过期时间需要通过对key设置过期时间,一般时间的设置需要根据项目改变,可以设置一段时间后或者永久不失效。redis过期时间 redis过期时间介绍有时候我们并不希望redis的key一直存在。
(被动)惰性删除:当客户端请求到一个已经过期的key时,redis会检查是否过期并删除 所以,虽然key过期了,但是没被清理的话,还是会占内存的。内存淘汰管理机制Memory Management 当内存占满之后,redis提供缓存淘汰机制。
为防止扫描时间过长,扫描时间限制为25ms,开发时应尽量避免大量key同时过期。 从库不会进行过期扫描,主库删除时,会在AOF文件里增加一条del指令,同步到所有从库,从库通过此指令来删除。由于指令的同步存在异步,所以会出现主从数据不一致的情况。
redis常见问题
缓存击穿 缓存击穿是指一个请求要访问的数据,缓存中没有,但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。
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。
使用redis客户端redisson,redisson很好的解决了redis在分布式环境下的一些棘手问题,它的宗旨就是让使用者减少对Redis的关注,将更多精力用在处理业务逻辑上。redisson对分布式锁做了很好封装,只需调用API即可。
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。查看报错说明:redis.clients.jedis.HostAndPort- cant resolve localhost address,每个项目虽然都可能报Name or service not known,但指向不同,我这里指向redis,则有针对性处理。
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redis设置失效时间为30天
对。redis设置失效时间为30天。redis提供了一些命令,能够让用户对key设置过期时间,并且让key过期之后被自动删除。
设置key,使用delmand方法设置;用set or getset命令会将key的expiration清空,事实上set和getset命令是替换了key对应的value,所以key的过期时间也被设置。所以,需要注意的是:incr,LPUSH,HSET命令是不会改变key的过期时间的。
一般是根据需求来进行设置。redis通过expire命令来设置key的过期时间。语法:redis.expire(key, expiration) 在小于3的redis版本里,只能对key设置一次expire。redis3和之后的版本里,可以多次对key使用expire命令,更新key的expire time。
Redis可以用使用 expire 指令设置过期时间,在Redis内部,每当我们设置一个键的过期时间时,Redis就会将该键带上过期时间存放到一个过期字典中。当我们查询一个键时,Redis便首先检查该键是否存在过期字典中,如果存在,那就获取其过期时间。
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,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,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 。
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,给数据库造成了压力。一般来说这样的请求属于恶意请求。解决方案有两种:就是在数据库即使没有查询到数据,我们也把这次请求当做 key 缓存起来,value 可以是 NULL。
3、面对缓存击穿,即频繁的过期数据请求导致数据库压力,我们需合理设置过期时间,配合加锁和定期同步。热点数据的差异化过期、低峰时段的策略以及避免设置过期的实时同步机制,都能有效防止此问题。
4、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。使用所的机制,保证只有一个线程(请求)操作。
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、减轻数据库压力。缓存击穿和雪崩则需要通过设置过期时间、互斥锁和负载均衡策略来处理。缓存预热和降级策略在系统上线和流量高峰时确保服务可用性,而缓存更新机制则确保数据的一致性。Redis集群是一个复杂且灵活的解决方案,通过精细的配置和管理,它能在高并发和分布式环境中提供卓越的性能和可靠性。
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