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 。
redis产生雪崩怎么解决1、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 。
2、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 。
3、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、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 。
5、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 。
6、如何避免缓存雪崩问题？使用加锁队列来应付这种问题 。当有多个请求涌入的时候，当缓存失效的时候加入一把分布式锁，只允许抢锁成功的请求去库里面读取数据然后将其存入缓存中 ， 再释放锁，让后续的读请求从缓存中取数据 。
SpringBoot进阶之缓存中间件RedisRedis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 。
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 。
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 。
java服务redis重启后需要重启吗使用以下命令将需要重启的服务器从集群中移除：Copy coderedis-cluster remove-node 服务器 IP：端口 其中 服务器 IP 是需要移除集群的服务器 IP 地址，端口 是该服务器的 Redis 端口号 。
先获取发布项目的服务器的主机名：#hostname 。
redis使用集群部署 ， 如果遇到断电或者服务器重启，当再次启动的时候，有时候会启动不了 。需要使用trib的fix命令进行修复 。如果修复还是不行的话，可以清除节点数据再重新建集群，前提要备份之后操作 。
用jedis连接redis ， 发现在64位windows下运行一段时间就报错了Accepting client connection： accept： Unknown error，然后jedis就一直连接超时是服务器停了 。重启一下redis就又能连接上了 。
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 。
【redis缓存原理缓存雪崩 redis缓存雪崩解决】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 。
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