今天给各位分享redis缓存穿透解决实战的知识，其中也会对redis缓存穿透怎么解决进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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redis缓存穿透怎么解决
1、缓存穿透的原理缓存的正常使用如图：如图所示，缓存的使用流程：先从缓存中取数据，如果能取到，则直接返回数据给用户。这样不用访问数据库，减轻数据库的压力。如果缓存中没有数据，就会访问数据库。
2、缓存击穿：热点数据的并发挑战缓存击穿发生在高并发下，热点数据的缓存过期，导致短时间内大量请求冲击数据库。解决方法包括为热点数据设置无过期时间或互斥锁，确保更新缓存的同时避免其他请求直接访问数据库。 缓存穿透：恶意攻击与数据验证恶意请求利用不存在的数据引发无用查询，对数据库造成压力。
3、解决方法：把所有存在的key都存到另外一个存储的Set集合里，查询时可以先查询key是否存在。干脆简单一些，给查询不到的key也加一个标识空值的Value，这样就不会去查询数据库了，比如场景为查询省市区街道对应的移动营业厅，若是某街道确实没有移动营业厅，key规则不变，value可以设置为0等无意义的字符。
带你搞明白什么是缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
1、缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。但是这时由于并发访问这个缓存的用户特别多，这是一个热点 key，这么多用户的请求同时过来，在缓存里面没有取到数据，所以又同时去访问数据库取数据，引起数据库流量激增，压力瞬间增大，直接崩溃给你看。
2、缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿都是缓存系统中的问题，但是它们之间有所不同。- 缓存雪崩：指Redis中大量的key几乎同时过期，然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上，此时数据库层的负载压力会骤增。解决方案是使用分布式锁或者异步更新缓存数据 。
3、缓存穿透： 当大量并发请求查询不存在的数据时，数据库承受巨大压力。比如，恶意测试者查询不存在的订单，可能导致数据库崩溃。为防止这种情况，我们需要考虑全面的防护策略，如使用布隆过滤器（Bloom Filter），它是一种概率型数据结构，能够快速判断元素是否存在，同时对空间效率有较高要求。
4、缓存穿透： 缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，这样的数据肯定不在缓存中，这会导致请求全部落到数据库上，有可能出现数据库宕机的情况。预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。
redis常见问题
1、Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。 Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内。关于Redis 常见的性能问题都有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。
2、使用redis客户端redisson，redisson很好的解决了redis在分布式环境下的一些棘手问题，它的宗旨就是让使用者减少对Redis的关注，将更多精力用在处理业务逻辑上。redisson对分布式锁做了很好封装，只需调用API即可。
3、资质特性 您如何描述自己的个性？薪资待遇 是否方便告诉我您目前的待遇是多少？背景调查 您是否介意我们通过您原来的单位迚行一些调查？95%的面试基本上都离不开这些问题，当然还有可能问一些专业问题，我想如果你做过的话应该都不是什么难事，一般面试官都不会过多的问专业方面的问题的。
4、开启redis-benchmark压测进程 检查复制积压缓冲区内存消耗，可以看到因为缓冲区设置过大，数据量才存储190多M，Redis就无法写入了。
缓存穿透有哪些解决办法?
1、解决方案：最简单的方法是如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们就把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。一些不合法的参数请求直接抛出异常信息返回给客户端。
2、如果非要用这种方式来解决穿透问题的话，尽量将无效的 key 的过期时间设置短一点比如 1 分钟。另外，一般情况下我们是这样设计 key 的： 表名：列名：主键名：主键值。2）布隆过滤器：布隆过滤器是一个非常神奇的数据结构，通过它我们可以非常方便地判断一个给定数据是否存在与海量数据中。
3、缓存穿透是指查询的key不存在，从而缓存查询不到而查询了数据库。解决方法：把所有存在的key都存到另外一个存储的Set集合里，查询时可以先查询key是否存在。
4、预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。布隆过滤器拦截： 将所有可能的查询key 先映射到布隆过滤器中，查询时先判断key是否存在布隆过滤器中，存在才继续向下执行，如果不存在，则直接返回。
5、解决方案：在处理查询时，先检查缓存，无结果时使用布隆过滤器验证并设置合理过期时间，同时限制并发请求，以减轻数据库负担。比如，预先为不存在的查询设置一个空的缓存项，确保即使查询不存在，也能避免数据库查询。缓存击穿： 当热点数据的缓存过期，同时有大量并发请求涌入，数据库会面临压力。
到底是什么原因造成的Redis缓存雪崩?
缓存雪崩：数据库压力的瞬间爆发当大量请求同时涌入，本应由Redis缓存处理，却因数据过期或服务故障而转向数据库，这就形成了缓存雪崩。它的成因包括：大量数据同时过期或Redis服务故障导致请求并发。解决方案包括合理设置过期时间，采用随机或微调策略，以及双key策略和后台更新缓存机制，以减轻数据库压力。
产生雪崩的原因：缓存雪崩通俗简单的理解就是：由于原有缓存失效（或者数据未加载到缓存中），新缓存未到期间（缓存正常从Redis中获取，如下图）所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机，造成系统的崩溃。
缓存雪崩通俗简单的理解就是：由于原有缓存失效（或者数据未加载到缓存中），新缓存未到期间（缓存正常从Redis中获取，如下图）所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机，造成系统的崩溃。
防止雪崩的方案简单来说就是错峰过期。在设置 key 过期时间的时候，在加上一个短的随机过期时间，这样就能避免大量缓存在同一时间过期，引起的缓存雪崩。如果发了雪崩，我们可以有服务降级、熔断、限流手段来拒绝一些请求，保证服务的正常。但是，这些对用户体验是有一定影响的。
深入解析：缓存穿透、击穿与雪崩的原理与应对策略 缓存技术是提升系统性能的利器，如Redis凭借其高效和易用性深受青睐。然而，如果不恰当地使用，可能会引发缓存问题，如缓存穿透、击穿和雪崩。让我们一一探讨这些挑战及其解决方案。缓存穿透： 当大量并发请求查询不存在的数据时，数据库承受巨大压力。
缓存雪崩： 由于缓存层承载着大量请求，有效地 保护了存储层，但是如果缓存层由于某些原因不能提供服务，比如 Redis 节点挂掉了，热点 key 全部失效了，在这些情况下，所有的请求都会直接请求到数据库，可能会造成数据库宕机的情况。
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