出处： 什么是redis的雪崩、穿透和击穿？ 　　关于Redis雪崩，穿透，击穿的问题，第一次接触名字有点陌生，听上去还比较相似，难以理解，过去做的很多项目中也都是用过Redis，但是第一次听到这几个关于Redis的坑还是一脸懵逼，直到这些坑真正显灵的时候才彻底意识到搞明白。　　第一次线上遇到Red...

Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前，业界也都有比较流行的解决方案。本篇文...

1. 缓存穿透：查询一个必然不存在的数据。比如文章表，查询一个不存在的id，每次都会访问DB，如果有人恶意破坏，很可能直接对DB造成影响。解决办法：对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃。2.缓存失效：如果缓存集中在一段时间内失效，DB的压力凸显。这个没有完美解决办法，但可以...

Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前，业界也都有比较流行的解决方案。本篇文...

由于基本看完了《Redis设计与实现》中的单机部分内容，所以就可以看一些面试常常会问到的相关问题，带着问题去学习，这样效率会更高。简介缓存穿透(缓存击穿)表示恶意用户请求很多不存在的数据，由于数据库中都没有，缓存中肯定也没有，导致这些请求短时间内直接落在了数据库上，导致数据库异常。解决方案1：缓存空值 &nb...

   关于Redis的使用，大家应该已经不陌生了，我也介绍过Redis的使用、数据结构、使用场景分析，既然Redis这个强大，那么架构中引入了Redis之后，是不是就“无敌”了呢？其实所有的架构、框架、组件，在解决一部分问题的同时，同样也会带来新的问题，让我们看看使用Redis可能会遇到什...

回顾一下我们为什么要用缓存（redis）：现在有个问题，如果我们的缓存挂掉了，这意味着我们的全部请求都跑去数据库了。在前面学习我们都知道redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限)，所以redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除（redis对过期键的策略+持久化）。如...

 NoSQL开发中或多或少都会用到，也是面试必问知识点。最近这几天的面试每一场都问到了。但是感觉回答的并不好，还有很多需要梳理的知识点。这里通过几篇Redis笔记整个梳理一遍，后面再加上面试题。Redis系列：Redis系列（一）Redis入门Redis系列（二）Redis的8种数据类型Redis系列（三）R...

分布式系统中经常会出现某个基础服务不可用造成整个系统不可用的情况,这种现象被称为服务雪崩效应.为了应对服务雪崩,一种常见的做法是手动服务降级.而Hystrix的出现,给我们提供了另一种选择.服务雪崩效应是一种因 服务提供者 的不可用导致 服务调用者 的不可用,并将不可用 ...

Redis的缓存穿透和击穿查询数据缓存中有,从缓存中返回缓存中没有,从数据库中查找,数据库中命中结果,将查询到的数据保存到缓存中缓存中没有,从数据库中查找,数据库中也没有,不在缓存中保存key(被恶意访问时,容易发生缓存击穿)通常即使不存在这个key,也会在缓存中保存,只是设置的key的过期时间较短(setex(key...

阅读源码的过程，就像是在像武侠小说里阅读武功秘籍一样，分析高手的一招一式，提炼出精髓，来增强自己的内力。之前的帖子说了一下微服务的雪崩效应和常见的解决方案，太水，没有上代码怎么叫解决方案。github上有很多开源的库来解决雪崩问题，比较出名的是Netflix的开源库hystrix。集流量控制、熔断、容错等于一身的jav...

访问一个不存在的key，缓存不起作用，请求会穿透到DB，流量大时DB会挂掉。采用布隆过滤器，使用一个足够大的bitmap，用于存储可能访问的key，不存在的key直接被过滤；访问key未在DB查询到值，也将空值写进缓存，但可以设置较短过期时间。大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB...

 缓存雪崩可能是因为数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。我的理解的雪崩效应是在分层服务调用的系统中，当一个较为基础的服务a因某种原因不可用，导致其调用服务b，c也不可用，而b的不可用又导致其调用服务e，f的不可用，不可用的服...

缓存系统，按照KEY去查询VALUE,当KEY对应的VALUE一定不存在的时候并对KEY并发请求量很大的时候，就会对后端造成很大的压力。（查询一个必然不存在的数据。比如文章表，查询一个不存在的id，每次都会访问DB，如果有人恶意破坏，很可能直接对DB造成影响。）由于缓存不命中，每次都要查询持久层。从而失去缓存的意义。&...

一、缓存 Redis做缓存是最常见的应用场景。客户端请求在缓存层命中就直接返回，如果miss就去读取存储层，存储层读取到就写入缓存层，然后再返回到客户端。优点：加速读写降低后端负载缺点：数据的不一致性代码维护成本运维成本二、缓存穿透优化 然而缓存可能会遇到这种问题：请求cache拿不到数据，就会去存...