如何解决redis雪崩 redis缓存雪崩方案 _redis

本文目录一览：

1、redis缓存使用中的热key问题
2、redis能解决什么问题
3、【转】数据库优化的几个阶段
4、SpringBoot进阶之缓存中间件Redis

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。
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。
遇到的问题主要有以下几点： redis 做流计算太过勉强，一是根据业务上的需求，需要统计的key 至少有几亿个，最多也有几十亿个，另外redis 中需要存储少量的交易的信息。
redis能解决什么问题类似的问题就可以用Redis来解决。比如说，我们的一个Web应用想要列出用户贴出的最新20条评论。在最新的评论边上我们有一个“显示全部”的链接，点击后就可以获得更多的评论。
从节点的主要作用是增加Redis的可用性、解决主节点负载压力等问题。在Redis集群中，Redis实例的部署和配置非常重要。为了保证Redis实例的高可用性、性能和安全性，需要设置适当的Redis参数和调整系统资源的使用。
redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库（硬盘），提高了访问效率，解决了数据库服务器压力。
【转】数据库优化的几个阶段逻辑设计阶段。这个阶段主要任务是针对概念模型进行转化和优化。主要包括将概念模型转化为逻辑模型（如关系模型），并对其进行规范化设计，确定数据表之间的关系与连接方式，确保数据的完整性和一致性。物理设计阶段。
逻辑结构设计阶段将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型，并对其进行优化。数据库物理设计阶段为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。
数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。
锁定表，优化事务处理：a.我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。
SpringBoot进阶之缓存中间件Redis当有新数据的时候，我们再及时更新它，一般流程是先查询缓存，查到了直接返回缓存数据，查不到再走数据库，然后再刷回缓存。
Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。
既可以很方便的缓存对象，同时用来缓存的内存的是使用redis的内存，不会消耗JVM的内存，提升了性能。当然这里Redis不是必须的，换成其他的缓存服务器一样可以，只要实现Spring的Cache类，并配置到XML里面就行了。
【如何解决redis雪崩 redis缓存雪崩方案】spring.redis.port=6379 这样以来，最简单的spring boot + redis实现session共享就完成了，下面进行下测试。