redis血崩原因，redis崩溃后的两种恢复方式

缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁

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 。

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。

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。

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。

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。

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。

redis缓存机制一般会影响软件的哪些功能?

1、Redis中缓存热点数据，能够保护数据库，提高查询效率。NoSQL，泛指非关系型的数据库。

2、缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快，可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力。通过将频繁访问的数据存储在Redis中，可以加速数据的获取，提升系统的响应性能。

3、Redis是一种内存高速cache，如果使用redis缓存，那经常被访问的内容会被缓存在内存中，需要使用的时候直接从内存调取，不知道比硬盘调取快了多少倍，并且支持复杂的数据结构，应用于许多高并发的场景中。Redis支持主从同步。

redis常见问题

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。

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开启redis-benchmark压测进程 检查复制积压缓冲区内存消耗，可以看到因为缓冲区设置过大，数据量才存储190多M，Redis就无法写入了。

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。

运维层面，我们需要对机器的各项指标增加监控，包括网络流量，在达到阈值时提前报警，及时与业务确认并扩容。以上我们总结了Redis中常见的可能导致延迟增大甚至阻塞的场景，这其中既涉及到了业务的使用问题，也涉及到Redis的运维问题。

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