如何简单理解redis的缓存穿透、击穿和雪崩?
REDIS缓存例外包括雪崩，故障和穿透性，并且处理方案不同。雪崩现象：大量请求同时到期，导致数据库压力的增加和系统崩溃。
解决方案：通过监视和预测更新缓存或设置缓存策略。
速度问题：高和发送请求同时访问相同的热数据，从而导致数据库压力增加戏剧性。
解决策略：使用相互锁定或当前极限机制同时限制并发访问。
实际现象：查询数据既不是缓存也不是数据库，导致每个请求直接访问数据库以增加数据库压力。
复制度量：缓存，预热，设置默认值或增加查询缓存。
除了以上三个常见问题外，还存在缓存预热和缓存降级策略。
在启动系统以降低数据库压力之前，请先将数据预热到缓存系统。
缓存降级会降低服务的响应质量，以确保当缓存失败或服务问题时服务的基本可用性。
Redis系列 —— 缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿、缓存预热
临时商店雪崩是指在短时间内大量缓解，大量请求直接影响数据库，这会导致数据库压力增加，这可能导致数据库减少严重案例。在正常情况下，请求先访问缓存，然后访问数据库。
当发生冰破裂时，将超出大量的重新请求，直接查询数据库，这将导致数据库上的巨大压力。
为了缓解雪崩，可以使用锁定策略。
当缓存未击中时，所需的密钥将关闭，只允许一个线程到达数据库，其余的互连指示器正在等待。
在分布式环境中，需要重新分配器锁定。
RAM时间也是一种策略。
在准备缓存内存时添加一个随机的到期时间，同时避免大量的缓存故障并降低数据库的压力。
准备辅助缓存（例如本地缓存）可以在缓存重新限制故障后用作替代品。
Gauavakash本地存储的本地缓存用于实施，其容量驱逐和驱逐出境以加速响应速度。
缓存渗透的问题是查询数据库和缓存没有数据。
可以通过Bloom过滤器过滤不正确的顺序，以减少对数据库的影响。
对于您无法询问任何信息的情况，您可以为空效果的缓存设置时间，例如3-5分钟以改善用户体验。
呼叫是一定的热点和一个特定的时刻，并且同时达到了大量同时请求，这会导致数据库上的巨大压力。
使用缓冲策略策略策略请求，或设置Hot Point存储内存以确保稳定性缺乏到期，但必须及时更新数据。
加热缓存是一种解决方案。
实施方法包括启动系统时向缓存的付款数据，或者先前下载的数据经常到达。
Redis缓存雪崩、击穿、穿透、预热
在实用技术中，Redis缓冲区问题通常带有高场景，例如E -Commerce促销，操作和紧急注册，以及数据库中的大量访问要求，导致雪崩，事件，渗透率和其他问题。因此，在开始处理高同时性并减少数据库压力之前，需要启动新系统。
以下重点是这些核心问题，分析场景，原因并提供相应的解决方案。
抗snow床垫是指同时在高头发系统中大量缓存数据的到期或失败，从而导致大量无法从缓冲区中提取的要求，从而导致服务器数据库过载。
导致整个系统崩溃。
原因包括硬件错误和软件设计问题，例如REDIS中的大量锁已在同一时间到期或面积错误。
解决方案包括设置许多锁以永不过期，设置高度可用的Redis集群+毅力，亚急性服务，保险丝，当前限制等。
对于雪崩事件，您可以使用set命令来设置从未扩展的锁，并使用jedis或redistemplate机进行操作。
REDIS群集具有高度能够通过群集模式运行，以确保服务的稳定操作。
服务折扣，保险丝和当前限制是通过Hysstrix和Sentinel进行的。
多层缓存架构设计可以进一步改善系统性能。
缓冲区的渗透是指不存在的数据。
使用REDIS中使用Blooming Filter或非固定价值存储的解决方案。
Buron过滤器评估数据是否通过过滤器存在，避免了大量数据库访问要求。
缓冲液事件是指热点课程的突然无效，需要大量的crit数据库。
该解决方案的故障时间差异和使用相互疗程和双重测试策略的差异。
温暖缓冲区是在系统或服务之前重新启动，请首先下载相关的缓冲数据，以避免在实际需求时进行缓冲加载并改善系统性能。
预热图包括质量先前的下载数据，异步加热，时间任务之前的供暖以及使用初始接口首先实现加热。
简而言之，通过合理的配置缓冲策略，高簇，降级服务和当前，多层缓存设计和内存加热的建筑设计可以有效地解决缓冲区重新降低问题并改善性能并稳定系统。
