把redis作為快取使用已經是司空見慣，但是使用redis後也可能會碰到一系列的問題，尤其是資料量很大的時候，經典的幾個問題如下：
(一)快取和資料庫間資料一致性問題
分布式環境下（單機就不用說了）非常容易出現快取和資料庫間的資料一致性問題，針對這一點的話，只能說，如果你的專案對快取的要求是強一致性的，那麼請不要使用快取。我們只能採取合適的策略來降低快取和資料庫間資料不一致的概率，而無法保證兩者間的強一致性。合適的策略包括 合適的快取更新策略，更新資料庫後要及時更新快取、快取失敗時增加重試機制，例如mq模式的訊息佇列。
(二)快取擊穿問題
快取擊穿表示惡意使用者模擬請求很多快取中不存在的資料，由於快取中都沒有，導致這些請求短時間內直接落在了資料庫上，導致資料庫異常。這個我們在實際專案就遇到了，有些搶購活動、秒殺活動的介面api被大量的惡意使用者刷，導致短時間內資料庫宕機了，好在資料庫是多主多從的，hold住了。
解決方案的話：
1、使用互斥鎖排隊
業界比價普遍的一種做法，即根據key獲取value值為空時，鎖上，從資料庫中load資料後再釋放鎖。若其它執行緒獲取鎖失敗，則等待一段時間後重試。這裡要注意，分布式環境中要使用分布式鎖，單機的話用普通的鎖（synchronized、lock）就夠了。
public string getwithlock(string key, jedis jedis, string lockkey, string uniqueid, long expiretime) else
} catch (exception e) finally
}return value;
}
(三)快取雪崩問題
快取在同一時間內大量鍵過期（失效），接著來的一大波請求瞬間都落在了資料庫中導致連線異常。
解決方案：
1、也是像解決快取穿透一樣加鎖排隊，實現同上;
2、建立備份快取，快取a和快取b，a設定超時時間，b不設值超時時間，先從a讀快取，a沒有讀b，並且更新a快取和b快取;
public string getbykey(string keya,string keyb)
return value;
}
Redis 快取穿透 快取雪崩
目錄 1.快取穿透 如何避免？如何選擇？2 快取擊穿 如何解決 3.快取雪崩 如何解決？快取穿透 一般的快取系統，都是按照key去快取查詢，如果不存在對應的value，就應該去後端系統查詢 比如db 一些惡意的請求會故意查詢不存在的key，請求量很大，就會對後端系統造成很大的壓力，或導致資料庫異常。...
redis快取穿透 快取雪崩
什麼是快取雪崩 在同一時間內大量的快取資料失效，大量的請求都會去資料庫查詢，造成快取雪崩。解決方法 這個沒有完美的解決方法，但是可以分析使用者行為，盡量讓失效時間點均勻分布，還有就是在快取失效後，通過加鎖或者佇列來控制讀資料庫寫快取的執行緒數量，比如對某國key只允許乙個執行緒查詢資料庫和快取，其他...
Redis快取穿透,穿透擊穿,快取雪崩
乙個一定不存在快取及查詢不到的資料，由於快取是不命中時被動寫的，並且出於容錯考慮，如果從儲存層查不到資料則不寫入快取，這將導致這個不存在的資料每次請求都要到儲存層去查詢，失去了快取的意義。有很多種方法可以有效地解決快取穿透問題，最常見的則是採用布隆過濾器，將所有可能存在的資料雜湊到乙個足夠大的bit...