如何简单理解redis的缓存穿透、击穿和雪崩?
REDIS缓存的例外包括雪崩，故障和穿透性，并且处理解决方案不同。雪崩现象：大量要求同时运行，这导致数据库打印和系统崩溃增加。
问题旁路：通过监视和预测提前更新缓存或设置缓存指南。
反射问题：高度同时查询同时访问相同的热数据，从而导致数据库打印的强劲增加。
解决方案：使用MUTEX或当前边界机制同时限制同时访问。
渗透现象：查询数据既不存储也不暂时保存在数据库中，这会导致每次增加数据库的压力时直接访问数据库。
回复措施：实现缓存热身，设置标准值或增加查询缓存。
除上述三个频繁的问题外，还有缓存和缓存降级策略。
在系统上网之前，预热缓存将数据加载到缓存系统，以减轻数据库的压力。
当高速缓存失败或服务问题时，减少缓存会降低服务的响应质量，以确保服务的基本可用性。
Redis缓存 雪崩，穿透，击穿（问题及解决）
在短时间内，大量的缓存键已过期，从而导致大量直接影响数据库的需求，从而导致数据库处于异常压力甚至事故下。解决方案：设置相等的到期时间，以避免在短时间内大量过期的密钥。
对于访问频率很高的键，请考虑不设置到期时间。
缓存损坏遇到了高访问频率的热点数据，并且缓存未能处理需求，从而导致数据库立即处于许多压力下。
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。
缓存渗透查询数据不在-Cache或数据库中，导致需求继续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，也会设置短时间。
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过滤器原理Bloom的过滤器是一种概率数据结构，可以确定一组中是否存在元素。
速度错误，但没有问题是错误的。
使用各种哈希功能来降低冲突率。
不当行为的速率取决于位数组的长度和哈希功能的数量，但是确保不存在的不存在的真实数据不会被误解。
Bloom过滤器快速使用它来确定数据是否存在于数据库中，避免常规数据库查询，并有效地减少数据库的压力。
缓存击穿、穿透、雪崩：定义与解决方案
在高竞争系统中，缓存存储技术被广泛用于提高性能并减少数据库负载。但是，在实际应用中，缓存存储技术将必须面临挑战，包括缓存的崩溃，缓存的渗透和缓存的雪崩。
随后，我们将详细讨论这三个问题的定义，相应的解决方案和测试策略。
1 通常，当存储在高速缓存到期时，这通常会发生，从而导致数据库的压力突然增加。
解决方案：采用缓存到期通知机制。
测试解决方案：模拟大量同时请求，并检查缓存故障中的系统性能，以确保在缓存失败时可以通过挂钩并有效地使用数据库数据。
2 解决方案：添加数据丢失在缓存中时的数据处理并返回空值，而不是直接跳到数据库查询以避免访问无用的数据库。
测试计划：设计包含零值查询的测试用例，以检查缓存渗透问题是否有效解决。
3 解决方案：采用双缓存策略，使用缓存用于数据存储，而另一个缓存用于存储不舒服的状态，以便您可以在主要缓存无法迅速进入备份缓存，从而降低数据库的压力。
测试计划：模拟缓存或机场场景的故障，测试稳定性和在高速缓存中恢复系统的能力。
摘要：缓存的故障，缓存的渗透和缓存的雪崩是缓存系统中的常见问题。
我希望本文提供的方法可以帮助您在实际应用中面临这些问题。
Redis系列 —— 缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿、缓存预热
缓存 - avalanche是指在短时间内同时失败的大量缓存，并且大量需求会影响数据库，这会导致数据库打印的强烈增加，这可能会导致强大的数据库下降。查询，首先访问缓存，然后访问数据库。
如果发生缓存 - 瓦兰奇，将处理大量要求，并且数据库将直接查询，这意味着数据库会施加巨大的压力。
可以采用队列策略来减轻缓存雪崩。
当缓存丢失时，请求的按钮被阻止，以便只有一个线程可以访问数据库，其余的线程正在等待。
Redi的分布式锁需要在分布式环境中。
缓存到期时间的随机化也是一种策略。
通过在设置缓存时添加随机到期时间，也可以避免大量的缓存错误，并减少数据库打印。
设置次要缓存，例如 B.本地缓存可以用作REDIS -CACHE错误的替代方法。
使用guavacache具有能力和时间空气策略来加速反应速度的局部缓存。
缓存渗透的问题是指查询数据库和无数据的缓存，并且直接要求数据库为每个要求。
Bloom过滤器可以滤除无效的要求并减少对数据库的影响。
在找不到信息的情况下，可以将空结果的缓存时间设置为较短的时间，例如 B. 3 -5 分钟以改善用户体验。
如果热点高速缓存在某个时间点失败，并且同时进行大量同时查询，则数据库将承受巨大压力。
使用队列策略进行缓冲询问或使用热点缓存，以便您永远不会用完以确保稳定性。
但是，必须在及时更新数据。
缓存热身是一种优化解决方案。
实现方法包括系统启动或经常可访问数据的传票时，在缓存中包括堆栈充电数据。
穿透、击穿、雪崩…Redis这么多问题，如何解决？
缓存的渗透，缓存和缓存的崩溃，所有这些都可能出现在分布在高同步方案下的缓存系统中。定义策略及其解决方案如下：高速缓存的问题表明，在订购数据时，您找不到缓存或相应的数据库层，这会导致需求直接在数据库中降低，而编队则直接减少存储记忆暂时的渗透。
替代解决方案可以是存储空对象，也可以使用Blum过滤器。
当大量数据的到期同时在缓存中过期时，缓存崩溃的问题同时导致请求数直接减少到数据库。
精度策略包括准备永不结束的热点数据的缓存，为缓存设置合理的到期时间，或使用分布式锁定以确保同时询问数据库的一个互连索引。
缓存崩溃的问题是指故障或中央故障缓存，这导致了直接在数据库上重合流量的效果，这导致数据库压力过大。
解决方案包括保证REDIS非常可用，使用当前的最大减少策略来降低数据库访问频率以及数据的温暖，以分散缓存故障的时间。
在实际应用中，通过设计合理的缓存存储存储存储存储存储问题，可以有效地避免这些临时存储问题，并且可以保证系统的稳定性和性能。
