今天给各位分享redis缓存穿透和击穿的概念的知识，其中也会对redis缓存穿透和击穿的概念是什么进行解释，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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到底是什么原因造成的Redis缓存雪崩?
1、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。
2、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。
3、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。
4、缓存雪崩是指缓存中大多数的数据在同一时间到达过期时间，而查询数据量巨大，这时候，又是缓存中没有，数据库中有的情况了。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。
缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁
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 。
缓存穿透是指一个请求要访问的数据，缓存和数据库中都没有，而用户短时间、高密度的发起这样的请求，每次都打到数据库服务上，给数据库造成了压力。一般来说这样的请求属于恶意请求。解决方案有两种：就是在数据库即使没有查询到数据，我们也把这次请求当做 key 缓存起来，value 可以是 NULL。
面对缓存击穿，即频繁的过期数据请求导致数据库压力，我们需合理设置过期时间，配合加锁和定期同步。热点数据的差异化过期、低峰时段的策略以及避免设置过期的实时同步机制，都能有效防止此问题。
减轻数据库压力。缓存击穿和雪崩则需要通过设置过期时间、互斥锁和负载均衡策略来处理。缓存预热和降级策略在系统上线和流量高峰时确保服务可用性，而缓存更新机制则确保数据的一致性。Redis集群是一个复杂且灵活的解决方案，通过精细的配置和管理，它能在高并发和分布式环境中提供卓越的性能和可靠性。
一致性策略缓存一致性策略包括LRU、LFU和FIFO，需考虑业务场景选择合适的策略。同时，缓存击穿和雪崩问题需通过技术手段如布隆过滤器和随机过期时间来解决。集群与分布式Redis集群在高并发下提供扩展性，如Sentinel保证高可用，而Redis Cluster则是自动分片的解决方案。
redis缓存穿透怎么解决
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。
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。
缓存击穿：热点数据的冲击波 当热门数据的缓存过期，就像一颗炸弹突然引爆，瞬间将系统推向高峰压力。解决之道在于采用加锁机制，限制同时访问，或者为缓存设置自动续期，甚至可以考虑缓存token来提升性能。在秒杀活动中，我们通常会在活动前预热热门商品数据，活动结束后清理缓存，确保平稳过渡。
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。
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。
带你搞明白什么是缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
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。
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。
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 。
缓存击穿：热点数据的冲击波 当热门数据的缓存过期，就像一颗炸弹突然引爆，瞬间将系统推向高峰压力。解决之道在于采用加锁机制，限制同时访问，或者为缓存设置自动续期，甚至可以考虑缓存token来提升性能。在秒杀活动中，我们通常会在活动前预热热门商品数据，活动结束后清理缓存，确保平稳过渡。
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