Redis缓存 雪崩，穿透，击穿（问题及解决）
在短时间内，大量的缓存键到期，因此大量请求直接影响数据库，这导致数据库处于巨大压力甚至失败之下。解决方案：将密钥有效性的到期时间设置为避免大量密钥，在短时间内已集中过期。
对于具有极高访问频率的键，请考虑不要设置到期时间。
缓存与高访问频率的热点数据的数据断开，并且缓存不会处理该请求，结果数据库立即处于强压下。
解决方案：请勿设置数据数据的到期。
输入MUTEX机制，以确保一个流转向数据库并更新缓存，以避免重复。
缓存渗透的数据既不是缓存，也不是数据库中的数据，这会导致对数据库的持续影响并增加压力。
解决方案：缓存零值或指定值和缓存，即使结果为空，并设置了短期到期时间。
使用Bloom过滤器快速确定数据的存在并降低数据库的压力。
Bloom Filter Principe滤波器的原理是一种概率数据结构，可以确定该元素是否存在。
判断力不当，但没有数据。
Bloom滤波器功能使用多个哈希功能来降低冲突速度。
错误速度取决于BITA数组的长度和哈希功能的数量，但是保证实际上不存在的数据不会被错误地评估为现有。
Bloom过滤器可快速使用数据库中的数据是否存在，避免频繁的数据库请求并有效地促进数据库的压力。
缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的解释以及解决方案
当使用缓存技术提高系统性能时，开发人员应考虑一些可能的问题：缓存渗透，缓存崩溃和缓存雪崩。了解这些问题的原因和解决方案可以帮助优化系统的稳定性和效率。
缓存渗透问题缓存渗透是因为请求值从未出现在缓存或数据库中，这会导致每个请求直接访问数据库，从而影响系统性能。
该解决方案包括确认参数，例如检查用户ID是否合法并切断非法请求； 尽管开花过滤器可以有效地解决缓存渗透问题，但可能会导致错误判断，即错误地认为存在不存在的值。
当错误判断很小时，效果并不是很好，但是应谨慎使用实际业务。
当热点数据缓存失败时，缓存降解问题缓存降解发生，并且大量请求直接影响数据库，从而导致数据库上的高压。
解决方案包括使用锁定机制在同一时间限制访问，或通过定时任务自动续订缓存，以确保缓存不会立即到期。
同时，可以考虑使用永久有效的密钥数据的快速立方体来减少频繁的更新。
缓存雪崩问题缓存雪崩是一种情况，几个流行的缓存同时失败，导致系统性能急剧下降。
解决方案包括设置有效期的时间来添加随机数，以减少更多的缓存可能同时无效的缓存的可能性； 服务降级策略为缓存提供了标准数据，以防服务无法防止系统完全瘫痪。
通过上述策略，可以有效地控制和优化缓存，可以改善系统的稳定性和性能，并且可以根据业务需求灵活地调整缓存策略，以确保系统的有效操作。
如何简单理解redis的缓存穿透、击穿和雪崩?
radis缓存例外包括雪崩，崩溃和穿透性，处理解决方案不同。雪崩事件：大量请求同时结束，导致数据库压力和系统崩溃的增加。
Workeround：通过监视和预测提前更新现金或设置高速缓存策略。
故障问题：高并发请求同时达到相同的温暖数据，从而导致数据库压力急剧增加。
解决方案：使用MUTEX或当前有限的机制同时限制并发访问。
渗透事件：Querry数据既不兑现，也不是数据库中的，当您要求时，每次都会在数据库中提出请求，请增加数据库的压力。
计数商：应用现金热身，设置默认值或增加查询现金。
除了以上三个常见问题外，现金热身和现金降级策略。
现金在系统上网之前会提前将数据加载到现金系统中，以消除预热数据库的压力。
现金的下降会降低现金失败或服务问题时服务反应的质量，以确保服务的基本可用性。
穿透、击穿、雪崩…Redis这么多问题，如何解决？
缓存供应，缓存故障和缓存雪都是在高并发方案中分布式缓存系统中可能出现的问题。他们的定义和解决方案策略如下。
缓存渗透问题表明，在请求数据时，缓存层或数据库层查找数据，请求直接落到数据库并形成缓存渗透。
解决方案可能是缓存一个空对象或使用Bloom过滤器。
缓存故障问题是，如果缓存上的大量数据同时到期，则大量请求可能直接落在数据库中。
分辨率策略包括检查只有一个线程可以使用合理的到期时间来查询数据库，以缓存设置或缓存项目，这些时间不在热点数据中到期或使用分布式锁定数据库。
缓存雪莉的问题是，缓存中央故障或失败，其中所有同时流量直接影响数据库，从而导致数据库压力过大。
该解决方案包括当前有限的降级策略，以限制数据库访问的频率，以便可以高度使用REDI并加热数据以分散缓存失败时间。
在实际应用中，通过合理设计缓存策略，可以有效地避免或减少此类缓存问题，并保证系统的稳定性和性能。
