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redis缓存崩了怎么办 redis缓存雪崩处理方案

Redis生活百科

redis产生雪崩怎么解决【redis缓存崩了怎么办 redis缓存雪崩处理方案】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 。
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 。
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常见问题常见解决方案：在命令窗口输入：ping [IP] 查看是否有连接，如果没有，则为网络问题 ， 如果有，尝试第二步 。
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 。
Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象 。
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 。
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 。
5、- 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。
6、就是在数据库即使没有查询到数据，我们也把这次请求当做 key 缓存起来，value 可以是 NULL 。下次同样请求就会命中这个 NULL，缓存层就处理了这个请求，不会对数据库产生压力 。这样实现起来简单，开发成本很低 。
redis使用要注意什么支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段 。
、 数据合理分表分区，均衡各数据库服务器的负载；3） 、适当作数据的冗余，便于在cache失效时的快速恢复；Redis使用需要注意的地方：1） 、合理规划cache；将访问量高的热点数据统计出来、分类缓存 。
因此，在使用 Redis 库时需要注意控制库的数量和大?。?并进行合理的数据管理和访问控制 。
需要注意的是，在Redis重启后，可能会出现一段时间无法访问Redis的情况，因为Redis需要重新加载数据到内存中 。如果Java应用程序需要立即访问Redis，可以通过设置Redis的持久化配置参数来避免这种情况 。
连接操作相关命令：quit：关闭连接（connection） 。auth：简单密码认证 。value操作命令：exists（key）：确认key否存 。del（key）：删除key 。type（key）：返值类型 。
SpringBoot进阶之缓存中间件Redis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 。
既可以很方便的缓存对象，同时用来缓存的内存的是使用redis的内存，不会消耗JVM的内存 ， 提升了性能 。当然这里Redis不是必须的，换成其他的缓存服务器一样可以，只要实现Spring的Cache类，并配置到XML里面就行了 。
华为技术架构师分享:高并发场景下缓存处理的一些思路在并发场景发生前，先手动触发请求，将缓存都存储起来，以减少后期请求对database的第一次查询的压力 。数据过期时间设置尽量分散开来，不要让数据出现同一时间段出现缓存过期的情况 。
因需求而演进 ， 最初期的单机架构，到容器化技术实现运行环境隔离与动态服务管理，在现在系统还可部署到公有云上，利用公有云的海量机器资源，解决动态硬件资源的问题 。并发到千万级亿数级别并发情况也是服务端的架构的不断演进过程 。
我举个栗子，比如现在决定做一个 B2C 电子商务网站，那么团队的架构师告诉你要考虑高并发，并且采用负载均衡啊 ， 缓存?。?集群啊等等一系列技术 。
此外，针对互联网上有可能影响数据传输的各种环节 ， CDN（Content Delivery Network）内容交付网络的应对方案也适时出现 。

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