并发量超过队列最大值,如何解决?系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞 。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发 。
增加最大并发数限制：通过修改服务器或应用程序的设置，将最大并发数调整为更高的限制，从而提升系统的处理能力 。
使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题 。解决方法有三：使用缓存 使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面 。
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 。
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 。
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 。
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 。
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 。
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 。
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 。
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雪崩如何解决 redis雪崩怎么解决】这里需要注意的是：搭建缓存后，系统的复杂性增加了 。你需要考虑很多问题 ， 比如：缓存和数据库一致性问题？（比如是更缓存，还是删缓存），这点可以看我的一篇文章《数据库和缓存双写一致性方案解析》 。
分布式锁最主要的作用就是保证任意一个时刻，只有一个客户端能访问共享资源 。我们知道 redis 有 SET key value NX 命令 ， 仅在不存在 key 的时候才能被执行成功，保证多个客户端只有一个能执行成功，相当于获取锁 。
什么是redis雪崩什么是雪崩因为缓存层承载了大量的请求，有效的保护了存储 层，但是如果缓存由于某些原因，整体不能够提供服务 ， 于是所有的请求，就会到达存储层，存储层的调用量就会暴增，造成存储层也会挂掉的情况 。
- 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 。
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 。对缓存数据设置相同的过期时间，导致某段时间内缓存失效 。
什么是Redis？Redis是一个内存中的键值数据库，通常称为数据结构服务器 。Redis和其他键值数据库之间的主要区别之一是Redis存储和操作高级数据类型的能力 。
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统 ， 它也可以用作数据库、缓存和消息代理 。Redis是Remote Dictionary Server的缩写，最初由Salvatore Sanfilippo开发 。
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 。
很难碰到这个问题 。如果有大并发的项目，流量有几百万左右 。这两个问题一定要深刻考虑 。如下所示缓存穿透，即黑客故意去请求缓存中不存在的数据 ， 导致所有的请求都怼到数据库上，从而数据库连接异常 。
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