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 。
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 。
redis一个对象能支持几千万个key么,读写会有什么问题【redis 事务 lua redis事务知乎】如果一个值的size过大，写入时开辟内存以及发送时的数据 copy 开销都会很大 。建议从业务上对大key做拆分 。对于一些数据结构的操作，时间复杂度为 O（N） ，如果不加控制，可能会引起阻塞 。
如上所述，集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多 。如果节点过1000个 ， 也会导致网络拥堵 。因此redis作者，不建议redis cluster节点数量超过1000个 。那么 ， 对于节点数在1000以内的redis cluster集群，16384个槽位够用了 。
redis是一个key-value存储系统 。和Memcached类似 ， 它支持存储的value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）、zset（sorted set --有序集合）和hash（哈希类型） 。
redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M 。操作方法如下：首先要安装redis，开启redis的服务 。安装python的redis模块 。pip install redis 。第一种直接连接redis 。打开redis客户端，查看redis数据库 。
对于redis集群中的批量操作都会有一个现象：使用redis集群进行批量获取数据的时候，效率总是不高 ， 取一次数据要达到几百毫秒，当你操作的数据是百万级别的时候 ， 你就会发现redis的读取效率压根就不能接受 。
redis高并发能力直接相关概念redis高并发能力直接相关概念有内存存储、高速缓存、原子操作、事务处理等 。内存存储：redis使用内存存储数据，这意味着它可以比传统的磁盘存储更快的读写数据 。
Redis高并发能力直接相关概念，有缓存、队列、单线程模型等 。Redis提供了高速缓存功能，可以将常用的数据缓存在内存中 ， 降低访问数据库的频率 。这可以减轻数据库的负担，提高系统的响应速度和并发能力 。
redis高并发能力直接相关概念有 ， 无序集合内存回收 。Redis作为一款高效的内存数据库，其最为常用的数据结构之一就是无序集合 。
MySQL的并发能力可以由它的QPS来衡量 ， 而Redis的并发能力可以由它的QPS和KV存储来衡量 。一般来说，MySQL的并发能力通常在每秒600次以上，而Redis的并发能力可以达到每秒1000次 。
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指 ， 通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求 。
redis支持事务吗redis支持事务处理，这意味着它可以执行一系列操作，并且这些操作要么全部成功，要么全部失败 。事务处理可以确保在并发环境下的数据一致性，避免了多个操作对同一数据进行不一致的修改 。
事务支持：Redis支持简单的事务，可以将多个操作封装在一个事务中，但是不支持复杂的事务和回滚操作；而GemFire支持分布式事务，可以在多个节点上执行复杂的事务，并支持回滚操作 。
支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点 。Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用 。
redis不回滚怎么办您可以将所有可能导致事务失败的命令都放到一个事务中，并在事务执行之前使用 WATCH 命令监听这些键 。如果 WATCH 监听的键在事务执行期间被修改，Redis 会自动回滚事务 。
重试机制：当库存扣减失败时，可以加入重试机制，让请求重新执行一次，一般情况下 ， 问题可以得以解决 。限流措施：当库存扣减失败时，也可以加入限流措施 ， 限制对数据库的访问频率，避免因访问量过大导致数据库崩溃 。
redistemplate连接池用完了不需要返回吗？redistemplate连接池用完了是需要返回换的 。
为什么要使用Redis原因就是redis虽然读写很快 ， 但是不适合做数据持久层，主要原因是使用redis做数据落盘是要以效率作为代价的，即每隔制定的时间，redis就要去进行数据备份/落盘，这对于单线程的它来说，势必会因“分心”而影响效率，结果得不偿失 。
因为Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，重启后，Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中，这些可以通过配置文件对其进行配置 ， 正因为这样，Redis才能实现持久化 。
Windows上安装Redis的原因可能有很多，以下是一些常见的原因：缓存数据：Redis是一个高性能的内存数据存储系统，它可以用来缓存各种数据，如用户信息、商品数据、会话信息等 。通过使用Redis ， 可以提高系统的响应速度和性能 。
redis是内存数据库，访问速度非常快，所以能够解决的也都是这些缓存类型的问题，如下：会话缓存（Session Cache）最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache） 。
五种用途全页面缓存整页缓存 。如果你正在使用服务器端呈现的内容，则不需要为每个单独的请求重新渲染每个页面 。
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