快取雪崩
：因為快取失效導致資料未載入到記憶體中，或者快取時間大面積地失效，從而導致所有請求都會去查資料庫，導致資料庫、cpu和記憶體負載過高，甚至宕機。
1.超熱資料設定為永久key或者延時
2、優化過期時間設定方案：不同類的資料設定不同的過期時間，每個key的時間都為當前類的過期時間+乙個隨機值
比如 a類90分鐘 b類80分鐘
那a001設定為90+隨機值 ，b001設定為80+隨機值。避免大量的 key 在同一時刻同時失效，造成快取雪崩。
3、使用分布式鎖重建快取
當快取不存在時，加鎖，高併發下，只允許乙個請求去資料庫獲取，獲取完重新放入快取。
分布式環境下使用redis 分布式鎖實現快取重建，優點是設計思路簡單，對資料一致性有保障;缺點是**複雜度增加，有可能會造成使用者等待。假設在高併發下，快取重建期間 key 是鎖著的，如果當前併發 1000 個請求，其中 999 個都在阻塞，會導致 999 個使用者請求阻塞而等待。
4、雙層快取
redis與資料庫之間再加一層 本地快取ehcache，redis瞬間大部分資料過期，還可以從ehcache獲取，撐一段時間
5、人為監控，檢視超熱資料狀態，臨時調整
6、限流，降級策略
犧牲一部分請求，降低伺服器壓力
快取擊穿：跟快取雪崩類似，只不過是單個熱點key過期，瞬間大量請求過來，未命中redis後，都打在了資料庫上。
解決方案也和雪崩類似
快取穿透：訪問無效的key，redis，資料庫都沒有這個key
效能監控指標
//獲取指定客戶端的 實時各項指標資訊127.0.0.1:6380> info
//監控當前客戶端的所有實時連線會話，所有當前6380服務需要執行的命令127.0.0.1:6380> monitor
//壓測指令
[root@gqxcentos7 redis-6.2.6]# redis-benchmark
//慢資料相關日誌
127.0.0.1:6380> slowlog get
Redis快取穿透 快取雪崩
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，...
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...