Redis系列 —— 缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿、缓存预热
缓存的崩溃是指在短时间内同时同时失败的大量临时存储内存，并且大量请求会影响数据库，从而导致案例。在正常情况下，请求首先访问临时存储，然后访问数据库。
当崩溃的缓存发生时，大量请求不仅仅是重新汇编，直接查询数据库，这给数据库造成了巨大的压力。
为了缓解雪崩缓存，可以采用锁定站立菜单策略。
当您错过高速缓存时，所需的键将锁定，只允许一个线程到达数据库，而REST主题可以等待。
在分布式环境中，需要重新分布式锁。
在缓存内存到期时，确定随机缓存也是一种策略。
在准备缓存时添加随机到期时间可以避免同时避免大量的缓存故障并降低数据库压力。
次要缓存（例如本地缓存）可用作REDIS缓存故障的替代方法。
使用加瓦卡什（Gavakash）实施本地缓存，其容量撤离策略和撤离时间以加速响应速度。
缓存的渗透问题是指查询数据库和无数据的缓存问题，并且将直接查询每个请求的数据库。
Blum过滤器可以过滤非常规的订单并减少对数据库的影响。
对于没有信息的情况，可以在较短的时间（例如3 -5 分钟）设置缓存的时间来改善用户体验。
缓存的崩溃是当热点的存储内存在某个时刻发生故障时，并且同时达到了许多同时的请求，这给数据库带来了巨大的压力。
使用锁定列表策略进行请求的临时存储，或将存储内存设置以使热点无效以确保稳定性，但必须在及时更新数据。
临时存储是一种改进解决方案。
实现方法包括启动系统时的付款下载数据，或者在经常访问的数据之前进行付款。
缓存击穿和缓存穿透有何区别?
在大多数情况下，添加缓存的目的是减少数据库的压力并改善系统性能。通常，如果用户请求，请先首先检查缓存，如果缓存中有数据，则将直接返回。
如果缓存中不存在，请再次检查数据库。
如果不在数据库中，则返回将失败。
在以下特殊情况下，缓存渗透的问题发生了：例如，用户请求的结果是，一次无法从缓存中找到数据，应询问数据库。
数据库，不能放入其中。
换句话说，每次此用户请求时，您都必须查询数据库。
这完全导致缓存失败，就好像它被渗透了一样，并且一次将访问数据库。
解决方案之一是检查参数，例如检查用户的标识符。
另一种方法是使用Blum过滤器。
但是，当数据大小很大时，使用Bloom过滤器的使用将占用很多内存空间。
目前，您可以考虑增加零售功能的数量以降低不良裁定的速度，或者在更新数据库中的数据时同时更新Bloom过滤器。
但是，应该注意的是，盛开候选人和数据库不同意数据的风险。
到达热点数据时缓存崩溃的问题发生，例如在特定的商业中心购买著名产品。
为了确保访问速度，系统将将产品信息存储在缓存中。
但是，如果高速缓存中的产品信息失败，则大量用户请求无法直接按数据库，这可能会导致数据库上的压力过大。
解决方案是仅锁定钥匙或在其到期之前自动续订来同时降低一个请求，以避免缓存的故障。
当订购第三台平台接口时，可以存储您首次获得的独特符号，同时，需要在特定时间段内更新独特的符号，以重设到独特符号的到期时间。
缓存雪崩问题表示许多流行键同时失败的位置，导致大量直接到达数据库的请求。
解决方案是添加数字在设置临时存储的内存的到期时间时，RAM避免了同时无效的大量相同键。
至于缓存服务器的状态，可以采用高可用性结构，例如防护模式，质量模式以及减少服务策略，并可以形成虚拟数据。
该程序根据全球密钥从培训中心获取虚拟数据。
但是所有解决方案都需要根据实际工作方案确定它们是否适用。
穿透、击穿、雪崩…Redis这么多问题，如何解决？
在高度高的情况下，缓冲液，缓冲区分析和缓冲雪的渗透都是分布式缓冲系统中可能的问题。它们的定义策略和解决方案如下：缓冲渗透的问题是指以下事实：当数据要求，缓冲区层和数据库层在相应的数据中找不到时，会导致请求直接落入数据库中，以形成缓冲液的穿透。
替代方案可以是鼓对象的缓冲区或使用Bloom滤波器。
当缓冲区中有大量数据到期时，就会发生缓冲区分析，从而导致大量请求直接落入数据库中。
结算策略包括建立永不在热点数据上过期的缓冲区或为缓冲项目分配合理的到期期，或使用分布式锁来确保同时只有一个流。
缓冲区的雪崩问题是指缓冲区的失败或失败，导致所有流量并直接影响数据库，导致数据库压力过大。
解决方案包括确保高可用的Redis，使用当前有限的降低策略来限制数据库访问和数据加热的频率以分散缓冲区的故障时间。
在实际应用中，通过合理设计缓冲策略，可以避免或降低这些缓冲问题的外观，并且可以保证系统的稳定性和性能。
