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 。
2、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 。
3、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 。
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 。
Redis缓存雪崩就这么简单在实际项目开发中 ， 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 。
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 。
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 。
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 。
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 。
Redis缓存淘汰策略1、值得一提的是 ， 设置expire会消耗额外的内存，所以 使用allkey-lru可以更高效地使用内存，因为这样使用的时候不需要设置过期时间 。Redis使用的并不是完全LRU算法，而是近似LRU算法 。
2、noeviction：默认策略，不淘汰数据；大部分写命令都将返回错误（DEL等少数除外） 。allkeys-lru：从所有数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰 。volatile-lru：从设置了过期时间的数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰。
3、redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据 ， 将最旧的数据淘汰，指到内存降下来 。
redis产生雪崩怎么解决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 。
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 。
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 。
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 。
SpringBoot进阶之缓存中间件Redis【redis缓存崩了怎么办 redis缓存雪崩由谁解决】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 。
降低了组件之间的耦合性，实现了软件各层之间的解耦 。2，可以使用容器提供的众多服务，如事务管理，消息服务等 。3，容器提供单例模式支持 。4，容器提供了AOP技术 ， 利用它可以很容易实现一些拦截 ， 如权限拦截 ， 运行期监控等 。
redis常见问题1、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 。
2、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 。
3、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 。
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