Redis缓存 雪崩，穿透，击穿（问题及解决）
在短时间内，大量的缓存键过期，导致大量请求直接影响数据库，从而导致数据库处于巨大压力甚至崩溃的压力下。解决方案：将密钥到期时间设置为均匀设置，以避免在短时间内集中到过期的大量钥匙。
对于具有极高访问频率的键，请考虑不要设置到期时间。
缓存分解面对具有高访问频率的热点数据，并且缓存未能处理请求，从而导致数据库立即处于大量压力下。
解决方案：不要为热点数据设置到期时间。
引入MUTEX机制，以确保单个线程访问数据库并更新缓存，以避免重复操作。
缓存渗透查询数据既不是缓存的，也不是数据库中的，导致请求不断影响数据库并增加压力。
解决方案：缓存null值或预设值，即使结果为空，也会缓存，并设置短期到期时间。
使用Bloom过滤器快速确定数据的存在并降低数据库查询的压力。
Bloom Filter原理Bloom Filter是一种概率数据结构，可以确定一组中是否存在元素。
有错误的判断率，但没有数据错误判断。
Bloom滤波器功能使用多个哈希功能来降低冲突率。
错误判断的速率取决于位数组长度和哈希函数的数量，但是确保实际上不存在的数据不会被误判为存在。
Bloom过滤器会迅速使用数据库中的数据是否存在，避免频繁查询数据库，并有效地减轻数据库的压力。
如何简单理解redis的缓存穿透、击穿和雪崩?
Cache Redis例外包括雪崩，衰减和穿透性，处理解决方案不同。Avalance现象：大量要求同时到期，从而导致数据库压力和系统碰撞增加。
工作场所：提前更新缓存或通过监视和预测设置缓存策略。
衰减问题：同时同时同时访问同时访问要求，从而导致数据库压力急剧增加。
解决方案：使用MUTEX或当前极限机制同时限制同时方法。
渗透现象：问题数据既不存储，也不存储在数据库中，每当您查找时会直接访问数据库，从而增加了数据库的压力。
对策：实施缓存热量，设置预定值或增加问题的缓存。
除了三个常见问题外，还有缓存加热策略和缓存缓存。
缓存故意将数据提前加载到缓存系统中，然后再进入Internet，以促进数据库的压力。
当缓存失败或出现服务问题以确保基本服务可用性时，缓存降解会降低服务响应的质量。
到底是什么原因造成的Redis缓存雪崩？
在后端开发阶段，Redis Cache Avalanche揭示了缓存的真相，但是数据风暴可以通过不适当发生。可能导致缓存眼睛的三个主要任务：缓存渗透，缓存崩溃以及如何处理原创。
缓存渗透：如果数据世界中的雾用户要求的ID不在缓存或数据库中，则光束和渗透缓存保护层的光的数据库经常启动。
为了解决此问题，我们可以使用魔术棒来验证参数（例如ID格式），也可以使用Bloom过滤器，但是这一双天可以减少内存使用。
毕竟，另一个键可以在哈希图上找到相同的对象。
Bloom过滤器：数据一致性和挑战共存。
Bloom过滤器就像一个微妙的位阵列。
但是，用户请求可能会被误解，因为数据库中的更改不能实时反映。
因此，您需要注意更新同步，以避免影响用户体验的数据不一致。
有时，即使牺牲了轻微的精度，缓存的空值也是一种有效的响应策略，因此，即使查询结果为空，也可以输入缓存。
缓存故障：当热数据的冲击波质量数据缓存到期时，炸弹突然爆炸并立即将系统推向峰值压力。
解决方案是使用锁来限制同时访问，设置缓存的自动续订或通过考虑缓存令牌来提高性能。
Flash销售活动通常在活动前预热流行的产品数据，并在活动结束后清洁缓存，以确保过渡。
Cache Avalanche：伞下下方的危机发生时，当多个流行的高速缓存同时失败时。
我同时要求。
同时，诸如Redis Sentinel或Cluster模型之类的高可溶性建筑将服务保持像危机中的岩石一样坚定。
对于REDIS故障，您可以降级服务，使用备份数据并定期在Redis中进行维修。
最后，有这种策略，但是每个方案都必须根据业务特征来定制。
当您需要练习问题并提高技能时，您可以参考蝙蝠老板的leetcode笔记，但是您可以根据实际的业务需求做出决定。
毕竟，技术途径具有绝对的对与错，只有最佳实践。
摘要：通过掌握这些原则，您可以在缓存的海上放松，避免数据风暴，并确保系统的稳定性和性能。
请记住，所有挑战都是学习和创造真实知识并探索在缓存世界中更多可能性的机会。
