穿透、击穿、雪崩…Redis这么多问题，如何解决？
现金渗透，现金损失和缓存雪崩都是可能发生在高平行和多元化的现金系统中的问题。定义和解决方案策略如下： 如果缓存的渗透问题指向请求数据，则尚未找到缓存或数据库层。
结果，该请求直接落入数据库并形成缓存穿透。
解决方案是缓存一个空对象或使用Bloom过滤器。
缓存分解的问题同时出现在缓存中的大量数据中，许多请求直接删除到数据库中。
解决方案策略包括一个不在热数据或合理到期日期的缓存，用于分配现金。
另外，使用分布式锁定来确认只有一个线程来查询数据库。
缓存雪崩的问题是指现金密集型或残疾，所有同时流动都会影响数据库，并且数据库压力太大。
该解决方案包括使用当前限制的策略来限制数据库访问的频率，预热数据并处理电感时间，以便可以使用REDIS的高可用性。
实际应用可以通过合理的设计缓存策略有效地避免或减少这些现金问题的发生，以确保系统稳定性和性能。
如何简单理解redis的缓存穿透、击穿和雪崩?
REDIS缓存例外包括渴望，损坏和穿透以及不同的处理方案。雪崩现象：大量需求同时到期，导致数据库压力和系统崩溃增加。
解决方案：缓存更新或通过监视和预测提供缓存策略。
速度问题：高需求和交付同时访问相同的热数据，从而导致数据库压力增加戏剧性。
解决方案策略：使用锁定或当前极限机制同时限制同意访问。
实际现象：问题数据不是缓存或数据库，导致每个请求直接访问数据库以增加数据库的压力。
步骤 - 副本：缓存，加热，默认值或增加的缓存查询。
除了上面的三个常见问题外，还有缓存和加热策略。
在系统启动以降低数据库压力之前，缓存将数据首先加热到缓存系统。
减少缓存可降低服务响应的质量，以确保当缓存失败或服务问题时服务的基本可用性。
