Redis缓存雪崩就这么简单1、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 。
2、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 。
3、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 。
4、缓存雪崩是指缓存中大多数的数据在同一时间到达过期时间 ， 而查询数据量巨大，这时候 ， 又是缓存中没有，数据库中有的情况了 。防止雪崩的方案简单来说就是错峰过期 。
5、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 。
6、- 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。
后端redis刷新页面后token就失效为什么此外，获取token异常也可能是由于网络原因、服务器崩溃或维护等原因引起的 。
代码中没有统一的从一个地方来获?。?而是直接从官网获取 ， 导致不统一（看了代码 ， 没有发现单独获取token的地方） 。
由于项目中对token设置两小时过期时间，导致经常大批量处理消息体带有token处理失效 。之前对接口返回token异常，进行重试机制 。通过递归的方式刷新token，重新将消息丢回处理队列 。
token的redis数据 。正常测试，功能ok ， 查看access_token的redis内容 ， 这里假设值为A 。手动调用接口刷新access_token，大概十几次后，值变化为B 。再次正常测试，发现功能异常（因为此时存储在redis的access_token已经过期） 。
SpringBoot实现Redis失效监听事件—KeyExpirationEventMessageListener...这样做是为了使 Repository 支持发布 RedisKeyExpiredEvent，只要一个键过期 expiring key，就会在 Spring 的 ApplicationEventPublisher 中间保存过期的值，即使原始值已经被删除 。
首先我们创建一个Spring Boot x的项目 ， 在application.properties配置文件中添加Redis的配置，Spring和Redis的整合可以参考我其他的文章，此处不再详解 。我们设置服务端口server.port为8080端口用于启动第一个服务 。
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 。
在application.properties配置文件中这些属性都是以spring.redis为前缀的，值得注意的是在Spring Boot x版本中默认的Redis客户端是jedis，因此在配置文件中无需指定，如下图所示 。
redis过期多个客户端会同时监听到吗但是这时由于并发访问这个缓存的用户特别多，这是一个热点 key，这么多用户的请求同时过来 ， 在缓存里面没有取到数据，所以又同时去访问数据库取数据，引起数据库流量激增 ， 压力瞬间增大，直接崩溃给你看 。
最大的问题就是因为客户端或者网络问题，导致 redis 中的 key 没有删除，锁无法释放，因此其他客户端无法获取到锁 。
【redis 监听key的过期回调 redis订阅监听失效】Redis 通过监听一个 TCP 端口或者 Unix socket 的方式来接收来自客户端的连接，当一个连接建立后，Redis 内部会进行以下一些操作：首先，客户端 socket 会被设置为非阻塞模式，因为 Redis 在网络事件处理上采用的是非阻塞多路复用模型 。
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