redis产生雪崩怎么解决在实际项目开发中，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 。
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 。
Redis集群检测与恢复【redis集群全部宕机怎么办 redis集群崩了】1、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 。
2、AOF 方法进行故障恢复的时候，需要逐一把操作日志都执行一遍 。如果操作日志非常多 ， Redis 就会恢复得很缓慢，影响到正常使用 。RDB 既可以保证可靠性，还能在宕机时实现快速恢复 。
3、通过开发了解到，redis上都是缓存数据，丢失影响不大，于是删除本地持久化数据，重新部署redis node ， 再手动创建集群 。三个节点都添加完成，并且没有报错 。进入一个master节点查看集群状态：集群状态终于恢复正常 。
4、使用 Redis 的 AOF（Append Only File）机制：Redis 可以将所有写入操作以追加的方式保存到一个 AOF 文件中，如果出现宕机等问题，可以使用 AOF 文件进行恢复 。
5、在集群定时任务 clusterCron 中，会遍历集群中的节点 ， 对每个节点进行检查，判断节点是否下线 。与节点下线相关的状态有两个 ， 分别为 CLUSTER_NODE_PFAIL 和 CLUSTER_NODE_FAIL。
6、验证redis分片集群是否搭建成功的步骤为：在redis分片集群创建目录 。成功就是搭建成功了 。失败就是搭建失败 。
如何避免Redis集群脑裂?1、设置为0关闭该功能 。redis集群没有过半机制会有脑裂问题，网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复，会将其中一个主节点变为从节点，这时会有大量数据丢失 。
2、且ping的延迟时间小于等于第二个参数，那么master就会拒绝写请求 ， 配置了这两个参数之后，如果发生集群脑裂，原先的master节点接收到客户端的写入请求会拒绝 ， 就可以减少数据同步之后的数据丢失 。
3、为了避免这种情况，在业务应用中使用 EXPIREAT/PEXPIREAT 命令 ， 把数据的过期时间设置为具体的时间点，避免读到过期数据 。
4、避免脑裂现象 ， 用到的一个参数是：discovery.zen.minimum_master_nodes 。这个参数决定了要选举一个Master需要多少个节点（最少候选节点数） 。默认值是1 。
5、无法使用redis导致java内存溢出的处理方法如下：采用Redis集群，避免单机出现问题 。限流 ， 避免同时处理大量的请求 。热点缓存失效，可以设置不同的失效时间 。
6、同样机房2也不能选出一个Leader，这种情况下整个集群当机房间的网络断掉后 ， 整个集群将没有Leader 。而如果过半机制的条件是set.size（） = 3 ， 那么机房1和机房2都会选出一个Leader，这样就出现了脑裂 。
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