今天给各位分享redis缓存雪崩单选题的知识，其中也会对redis缓存雪崩和缓存击穿进行解释，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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关于redis下面说法正确的是
以下关于redis的说法正确的是单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题；支持多种数据结构；支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数。redis简介：redis是一个key—value存储系统。
Redis默认情况下不允许密码为空。实际上，Redis默认情况下是没有开启密码认证的，也就是说，任何人都可以通过Redis的默认端口（6379）直接连接到Redis服务器，并进行任意操作。如果您没有设置密码认证，那么您的Redis数据库就存在被未授权访问的风险。
redis-cluster 采用去中心化的思想 ，没有中心节点的说法，客户端与 Redis 节点直连，不需要中间代理层，客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可。 对redis 集群的扩容就是向集群中添加机器，缩容就是从集群中删除机器，并重新将 16383 个 slots 分配到集群中的节点上(数据迁移)。
首先看到 Redis 官方的说法是：『A String value can be at max 512 Megabytes in length.』。过大的 key 和 value 有两个问题：Redis 是一个内存数据库，如果容量过大的 key 和 value 首先会导致服务器中的内存碎片。这会影响 Redis 的内存分配的效率，进一步导致内存的使用率下降。
常见的说法是，有N多热点数据，又是临时用一下，又想提高并发速度，吞吐量，那就可以考虑，如淘宝的节假日的销售活动。提前把数据准备好，活动完后失效。我的看法，有足够多的内存，我又想让系统极快。就可以把redis当数据库用，redis可以永久缓存数据，但是这些数据要小于能使用的内存量。
Redis缓存雪崩就这么简单
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。
Redis雪崩效应的解决方案：可以使用分布式锁，单机版的话本地锁消息中间件方式一级和二级缓存Redis+Ehchache均摊分配Redis的key的失效时间解释： 当突然有大量请求到数据库服务器时候，进行请求限制。使用所的机制，保证只有一个线程（请求）操作。
缓存雪崩：保护伞下的危机 雪崩效应发生在多个热门缓存同时失效，这时需要巧妙地设置过期时间，加入随机数元素，以此分散失效的时间点，减少同一时间点的大量请求。同时，高可用架构如redis哨兵或集群模式，确保服务在危机中依旧坚如磐石。在redis故障时，我们可以降级服务，使用备份数据，并定期从redis恢复。
在实际项目开发中，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。如果缓存数据 设置的过期时间是相同 的，并且Redis恰好将这部分数据全部删光了。
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。
redis缓存雪崩单选题的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于redis缓存雪崩和缓存击穿、redis缓存雪崩单选题的信息别忘了在本站进行查找喔。
