Redis系列 —— 缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿、缓存预热
雪崩的缓存是指在短案例中同时同时失败的大量缓存。在正常情况下，首先请求访问缓存，然后访问数据库。
当出现雪崩的雪崩时，大量请求绕过了直接质疑数据库的请求，该请求会在数据库上施加巨大的压力。
为了减轻雪崩缓存，可以采用锁定队列的策略。
当缓存缺乏时，请求的键将锁定，允许单个线程访问数据库，其余线程等待。
在分布式环境中，需要重新分布式锁。
随机缓存的到期时间也是一种策略。
配置缓存时，增加随机到期时间可以同时避免大量的缓存国际象棋，并降低数据库的压力。
辅助缓存的配置（例如本地缓存）可以用作REDIS缓存故障的替代方法。
使用guavacache实施本地缓存，具有容量和驱逐策略，以加快响应速度。
缓存渗透问题是指查询数据库和没有数据的数据，并且将直接质疑每个请求的数据库。
Bloom过滤器可以过滤非valid请求并减少对数据库的影响。
对于找不到信息的情况，可以在较短的时间（例如3 至5 分钟）设置空结果的缓存时间，以改善用户体验。
缓存故障是当热点盖在特定时间发生故障时，并且同时出现大量同时请求，这会在数据库上施加巨大的压力。
使用锁定队列邮票请求以邮票请求，或定义热点缓存以永不过期以确保稳定性，但是数据必须随时间更新。
缓存的变暖是一种优化解决方案。
该实现方法包括系统开头的高速缓存中的奖品加载数据，或经常咨询的数据预加载。
Redis缓存的主要异常及解决方案
常见的异常和解决方案在数据的地图实现中起关键作用，并在保护数据请求中起关键作用。但是，在我们的使用过程中可以找到一些异常情况，这会影响正常工作。
本文违反了特殊情况的三个主要案例：Cachevarchase，Cache Market和Cache Racing和相应的解决方案。
1 缓存Avanon-事件事件：您无法从缓存中获取数据，甚至增加了数据库压力，甚至导致系统风险。
- 准备高中或各种扩展期，以控制数据库上的寄生虫。
2 事件：事件事件：用户将导致直接模式和数据库的数据库。
- 解决方案：检查非法呼叫，例如缓存或当前过滤器，请防止资源和数据。
加强控制，增加异常义务并添加到黑色列表中。
3 .计划中断 - 事件：当缓存差距高效时，大量类似的问题可能会导致数据库。
- 解决方案：准备数据，搜索和预加载以减少对数据库的影响。
本文提供的解决方案将提供与控制问题联系的实用建议。
实际上，在某些情况下，必须连续实施。
如果您还有其他建议，请随时讨论系统性能和平静。
SpringBoot3集成Redis
Springboot集成了REDIS在项目开发中的高分分析，CACHE是一块石头，是密钥值存储系统的背面。当其有效的信息法，写作和丰富的数据将解决并发问题时。
首先，Back的应用程序反映了信息缓存，支付了查询性能瓶颈，并明显更好的系统响应速度。
其次，其分布式机制在分布式环境中的多线程资源管理中起着重要作用，以确保安全的政府手段。
使用工程集成，Lettuc6 .2 .4 .Release，是一个背端客户，该客户支持二十个群体和其他功能之间的高级礼物。
连接池在common-pool2 中管理，并且在配置文件中未定义核心。
在环境构建方面，建议使用啤酒安装返回4 .1 版本，管理其开始并停止命令行并配置环境变量促进命令行活动。
诸如字符串，列表，杀戮，哈希和排序之类的数据类别将自己设置为具有应用程序任务，作为存储消息队列，独特的信息跟踪和关系数据存储。
就机制而言，SETNX方法的背面结合重新分散，发挥了分布密集的作用。
Redislocktest的单位测试类型显示了这两种Claude机制的细节操作。
在SQLSession级别的Mybatis一年级缓存中，第二级缓存是为了绘制级别，但指出它在任务中经常会更改信息。
使用配置文件转动缓存，实践将Mybatiscache类型在枫树注释中类型，将其返回以实现更有效的数据存储。
自定义辅助缓存和实现缓存接口的实现，首先在缓存中添加缓存中采用，并查询数据库，如果更新数据以确保数据的更新是否更新以确保数据一致性，请确保缓存。
④优雅的缓存框架：SpringCache之多级缓存
多层缓存策略可以提高系统反应速度并降低次级缓存压力。本文将Redis用作次要缓存和咖啡因作为主要缓存，并通过多级高速缓存设计对其进行优化。
首先，声明一个多层业务流程图，并通过LocalCache注释管理第一个级别的缓存。
特定源代码的地址如下。
其次，调整咖啡因丝以再次优化缓存性能。
相关资源代码地址如下提供。
为了确保正确实现缓存机构，请调整库赛索尔刀并将其注册为默认的Ceweresolver。
有关特定的实施详细信息，请参阅以下源代码链接。
在实际应用中，通过上述自定义机制，可以有效地改善系统性能和用户体验。
为了确认多层缓存优化的效果，我们提供了实用的应用程序案例和资源代码。
相关的实际情况和源代码如下。
实现多级缓存策略的完整源代码如下：后端代码：
本地缓存和分布式缓存有什么区别？如何选择？
缓存存储技术在高竞争系统中起关键作用，主要减少对数据库的直接访问以提高响应速度。缓存可以分为两类：本地缓存和分布式缓存。
本地缓存，例如使用JDKMAP，将数据直接存储在应用程序过程中，并且其读取速度非常快，但是每个应用程序或节点群集都必须单独维护，并且很难共享，并且存在一个问题应用程序应用程序后，LA Cache失败。
缓存分布式（例如redis）分布在高速缓存中存储的数据，以形成群集以创建数据的共享和扩展。
这种类型的缓存非常可用且可扩展，但是网络延迟问题，管理更为复杂。
多层缓存策略结合了本地缓存和分布式缓存的优势。
通过合理的配置，可以改善系统性能。
选择一种类型的缓存时，应考虑诸如公司场景，竞争，负载平衡，数据一致性和其他因素之类的因素。
本地缓存适用于响应速度较高的方案，数据的体积不大，并且应用程序方案很明显； 同时，可以在不同的情况下弹性地应用多级缓存中的策略策略以获得最佳性能。
简而言之，尽管缓存存储技术可以显着提高系统效率，但在选择和应用它时，有必要评估各种因素以满足特定的业务需求。
正确缓存中的策略策略可以有效地优化系统性能，减少资源消耗并改善用户的体验。
