redis中缓存雪崩

最新推荐文章于 2025-04-15 10:21:44 发布
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什么是缓存雪崩？
定义：在系统运行的某一时刻，突然所有的缓存全部失效，恰好在这一时刻涌来大量的客户端请求，导致所有模块的缓存无法利用，大量的请求涌向数据库导致极端情况，数据库阻塞或者挂起。

缓存雪崩怎么出现的？
设置了业务模块的缓存的超时时间。
缓存雪崩的解决方法有哪些？

  1. 设置缓存永不超时（不推荐）【会占用内存】
  2. 为不同的业务模块设置不同的超时时间（根据客户的访问的某个模块的频率进行设置）
Redis中缓存雪崩、缓存穿透等问题的解决方案.docx
10-26
### Redis中的缓存雪崩与解决方案 #### 缓存雪崩定义 缓存雪崩指的是在Redis这样的缓存系统中，大量的缓存数据在同一时间段内失效的现象。这种情况下，原本由缓存承载的请求会突然间全部转向后端数据库或其他持久层...
Redis第三天学习笔记
GoodBoyKaiii的博客
08-20 160
Redis 应用场景 利用Redis中字符串类型完成项目中手机验证码存储的实现。 利用Redis中字符串类型完成具有时效性业务功能（12306，淘宝等的订单超时时间）。 利用Redis分布式集群系统中的Session共享。 利用Redis的可排序set类型完成排行榜之类的功能。 利用Redis实现分布式缓存。 利用Redis存储认证之后的token信息（微信小程序，微信公众号）。 利用Redis解决分布式集群系统中分布式问题。 1. Redis 中分布式缓存实现 什么是缓存（Cache） 定义：就是
Redis缓存雪崩、缓存穿透的定义及解决
AXibaaa的博客
08-01 607
缓存雪崩 1.1什么是缓存雪崩？ 如果我们的缓存挂掉了，这意味着我们的全部请求都跑去数据库了。 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。这就会导致在这段时间内，这些缓存同时失效，全部请求到数据库中。 这就...
Redis之缓存雪崩
专注于优雅与性能的未来架构师
04-15 1105
本文介绍了什么是缓存雪崩，以及缓存雪崩的几个常见的解决方案。
Redis中缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题
qq_55846232的博客
08-08 2544
Redis中的缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题
【Redis篇】Redis缓存之缓存雪崩
qq_40980718的博客
06-07 1911
本篇详细介绍了Redis缓存中的缓存雪崩的情况，包括一些解决方案
redis中缓存雪崩，缓存穿透，缓存击穿的原因以及解决方案
健康平安的活着的专栏
07-25 539
在redis中，新，旧数据交替时候，旧数据进行了删除，新数据没有更新过来，造成在高并发环境下，大量请求查询redis没有数据，直接查询mysql，造成mysql的压力骤增，给mysql造成极大的压力，造成一连串的后续异常反应。1.大多数系统设计者考虑用加锁（最多的解决方案）或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写。2.redis中的key设置永不过期；3.redis的集群实现高可用。主从+哨兵在redis中，查询redis数据不存在，查询mysql也不存在，造成两次无用的查询。造成额外
Redis - 缓存雪崩，缓存穿透，缓存击穿
m0_74031490的博客
03-04 828
1、缓存雪崩：redis中大量key集体过期2、缓存穿透：大量请求根本不存在的key3、缓存击穿：redis中一个热点key过期（大量用户访问该热点key，但是热点key过期）
关于redis中的缓存雪崩，缓存击穿，缓存穿透及内存淘汰策略
2401_86218127的博客
10-13 1173
Redis使用内存存储数据，在执行每一个命令前，会调用检测内存 是否充足。如果内存不满足新加入数据的最低存储要求，redis要临时删除一些数据为当前指 令 清理存储空间。清理数据的策略称为逐出算法。《2》影响数据逐出的相关配置：《2.1》maxmemory：最大可使用内存占用物理内存的比例，默认值为0，表示不限制,生产环境中根据需求设 定，通常设置在50%以上。《2.2》每次选取待删除数据的个数。
Redis 防止缓存雪崩的几种策略
沈明沅
08-23 801
以上策略可以在实际应用中灵活组合使用，以减少缓存雪崩的风险并保护数据库。通过分布式锁、缓存预热、双层缓存、定时更新、不同过期时间以及对热点数据的特殊处理，可以有效地控制缓存失效带来的压力。
Redis 缓存雪崩如何处理?
AI时代光年
07-31 1254
在实际应用中，需要根据具体的业务场景和数据更新频率来选择合适的缓存过期时间和容量，以避免缓存雪崩的发生。例如，对于一个高频访问的页面，可以将缓存过期时间设置为较短的时间，如 30 秒或 1 分钟，而对于一个低频访问的页面，可以将缓存过期时间设置为较长的时间，如 1 小时或 1 天。在这个示例中，我们假设商品库存为商品 ID 的两倍。这样，当用户连续购买商品时，缓存中的商品库存会不断更新，并且过期时间会重新设置。在函数中，我们首先从缓存中读取商品库存，如果缓存中没有商品库存，则更新库存并设置缓存过期时间。
Redis-缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿详解
m0_58684211的博客
01-25 1415
redis有关缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的详解
Window运行Lua文件[项目源码]
11-24
本文介绍了在Windows环境下如何运行Lua文件的方法。通过使用cmd命令，用户可以轻松执行Lua脚本。文章还提供了相关的注释说明，帮助读者更好地理解和操作。对于需要在Windows系统中运行Lua文件的开发者来说，这是一个简单而实用的指南。
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
11-24
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究，重点探讨其系统建模与控制策略，结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型，特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性，使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计（如PID、MPC、非线性控制等）、仿真验证及动态响应分析，旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时，文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师，尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标：①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建；②研究先进控制算法（如模型预测控制、非线性控制）在无人机系统中的应用；③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发，推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型，逐步实现建模与控制算法，重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节，同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
SQL Server 2019安装指南[代码]
11-24
本文详细介绍了SQL Server 2019的下载及安装步骤，包括如何选择版本、设置安装选项、配置实例和混合模式密码等关键操作。同时，文章还提供了SQL Server Management Studio (SSMS)的安装教程，指导用户如何下载、安装并连接到SQL Server数据库。内容涵盖了从初始下载到最终使用的完整流程，适合需要安装SQL Server 2019的用户参考。
面部图像疲劳检测的平衡数据集-Fatigue Dataset
11-24
疲劳数据集 用于面部图像疲劳检测的平衡数据集 疲劳检测在交通、医疗和工业监控等安全关键环境中发挥着至关重要的作用。通过面部分析识别疲劳或嗜睡的迹象已成为广泛研究的计算机视觉问题，尤其是在深度学习工具和预训练模型日益普及的情况下。 该数据集旨在帮助研究人员和从业者开发、测试和基于真实面部图像的疲劳检测系统。 该数据集包含2200张面部图像，均匀分布在两类： 疲劳 非疲劳 所有图片均来自开源互联网仓库。 每张图片都经过人工检查并整理到相应的类别文件夹中。 该数据集旨在： 疲劳检测支持研究 促进面部状态识别深度学习模型的发展 支持迁移学习和CNN架构的疲劳分类实验
Spring-AI-Alibaba示例2源码及结果
11-24
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Reflexion框架解析[项目源码]
最新发布
11-24
Reflexion是一种新型强化学习框架，旨在通过反思和记忆机制提升大型语言模型（LLM）Agent的决策能力。该框架由Actor、Evaluator和Self-Reflection三个模型组成，通过将任务反馈转化为文本形式的反思并存储在记忆缓冲区中，优化后续决策。与传统强化学习方法相比，Reflexion无需微调LLM，支持更细致的反馈信号，并提高了可解释性。实验表明，Reflexion在HumanEval编程基准测试中准确率达91%，优于GPT-4的80%。论文还提供了代码和数据集，便于进一步研究。
redis的缓存雪崩
09-14
Redis的缓存雪崩是指在缓存中大量的缓存数据同时失效或在同一时间段内过期，导致大量的请求直接访问后端数据库，使得数据库压力骤增，甚至导致数据库宕机，从而引发系统性能下降或整个系统崩溃的现象。 造成Redis缓存雪崩的原因主要有以下几个： 1. 缓存数据同时过期：如果大量的缓存数据同时过期，那么在缓存数据重新生成之前，所有的请求都会直接访问数据库。这会导致数据库瞬间承受大量的请求，造成数据库负载激增。 2. 缓存层故障：当缓存层发生故障，无法提供正常的缓存服务时，所有的请求都会直接访问后端数据库。如果数据库无法承受如此大量的请求，就会导致数据库性能下降或宕机。 3. 缓存集中失效：如果所有的缓存数据都集中在同一个时间点失效，那么在缓存数据重新生成之前，所有的请求都会直接访问数据库。这样会造成数据库瞬间承受巨大的压力。 针对Redis缓存雪崩问题，可以采取以下几种解决方法： 1. 设置缓存失效时间的随机性：可以在设置缓存失效时间时，给每个缓存数据都加上一个随机的失效时间，使得缓存数据在不同的时间失效，避免同时失效。 2. 引入缓存预热机制：在系统启动或低峰期，可以提前主动加载缓存数据，使得缓存数据在使用时已经被加载到缓存中，避免在高峰期大量请求同时访问数据库。 3. 限流和熔断：可以通过限制请求的并发数或设置熔断策略来控制对数据库的访问压力，避免数据库承受过多的请求导致崩溃。 4. 多级缓存：可以引入多级缓存架构，将缓存数据分为多个层级，例如本地缓存、分布式缓存和数据库，使得请求在不同层级的缓存中逐级查找，减轻单一缓存层的压力。 相关问题： 1. 除了Redis，还有哪些常用的缓存系统？ 2. 如何设计一个高可用的缓存架构？ 3. 缓存穿透和缓存击穿是什么，它们与缓存雪崩有何区别？ 4. 如何监控和预防缓存雪崩问题的发生？
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