Redis数据类型有哪些？雪崩、击穿、穿透？

最新推荐文章于 2025-12-06 10:24:48 发布

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数据类型

1. String：用于缓存、计数器、分布式锁等场景。

2. Hash：用于存储对象，例如用户信息、商品信息等。

3. List：可以进行队列和栈的操作常用于消息队列、任务队列等场景。

4. Set：可以进行集合运算，例如并集、交集、差集等操作常用于标签、好友列表等场景

5. ZSet：可以按照分数排序，也可以进行范围查询。常用于排行榜、计分系统等场景。

缓存问题

1. 缓存穿透：当一个查询的数据在缓存中不存在，但在数据库中也不存在时，这个查询会穿透到数据库，导致数据库负载过高解决方法使用布隆过滤器，将不存在于数据库的数据进行过滤；对于查询结果为空的 key，设置空值缓存，有效时间设置短一些

2. 缓存击穿：当一个热点数据过期时，大量的请求会同时访问数据库，导致数据库负载过高。解决方法有：设置热点数据永不过期，定期更新缓存

3. 缓存雪崩：当大量的缓存数据同时过期时，大量的请求会同时访问数据库，导致数据库负载过高解决方法：给缓存的key设置随机过期时间，防止大量的缓存数据同时过期

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Redis-缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿详解

m0_58684211的博客

01-25

1445

redis有关缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的详解

【Java面试】redis雪崩、穿透和击穿详解

自己选择的路，跪着也要走完

08-17

1698

1.Redis雪崩是指在某一时刻，缓存中大量的缓存数据同时失效或过期，导致大量的请求直接打到后端数据库，导致数据库负载剧增，引发性能问题甚至崩溃。这通常是因为缓存数据的过期时间设置过于集中，或者在同一时间段内大量缓存同时失效造成的。2.Redis穿透是指恶意或者异常请求查询一个不存在于缓存和数据库中的数据，导致每次请求都会直接访问数据库，增加了数据库负担。这可能是攻击者故意进行的，也可能是由于业务逻辑问题造成的。3.

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Redis的击穿、雪崩、穿透

weixin_63771437的博客

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1495

本文简单解释了使用redis经常出现的问题：击穿、雪崩、穿透。也是经典的面试题。

【Redis】什么是Redis缓存雪崩、穿透、击穿？（一篇文章就够了）

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Redis缓存雪崩、穿透、击穿，一文带你全理解。

Redis三兄弟终极指南：穿透？击穿？雪崩？一文掌握核心原理+实战方案！

一键难忘的博客

04-20

2653

缓存击穿某个热点Key突然过期或被清除，而此时大量并发请求同时访问这个Key，导致请求全部落到数据库上，形成瞬时的数据库访问洪峰。举个例子：你在秒杀系统中缓存了商品详情goods:1001Key 一失效，缓存为空；大量请求瞬间并发打到数据库；数据库承压，甚至崩溃 🥶缓存雪崩在同一时间大量 Key 失效或Redis 整个服务不可用，导致所有请求绕过缓存，直接访问数据库，数据库压力骤增甚至宕机。在面试中，缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩这三类问题是Redis领域的高频经典问题，往往也是考察候选人。

Redis数据库——Redis雪崩、穿透、击穿

分享包括但不限于计算机基础知识、数据结构与算法、Golang技术栈。年与时驰，意与日去，遂成枯落，多不接世，悲守穷庐，将复何及！

01-03

1297

本文先简要介绍为什么需要使用Redis，以及过期键的删除策略，进而详细介绍Redis雪崩、穿透、击穿的发生场景和解决方案。

Redis击穿，穿透和雪崩详解以及解决方案

hqxstudying的博客

05-28

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在 Java 开发中，Redis 作为常用的缓存中间件，可能会面临这三类经典问题。

Redis支持的数据类型？缓存雪崩？缓存穿透？缓存击穿？

Dave0002的博客

07-25

192

Redis支持的数据类型？缓存雪崩？缓存穿透？缓存击穿？

Redis缓存穿透/雪崩/击穿

m0_63624484的博客

08-22

1279

我们使用redis请求数据的时候，正常流程是先去redis缓存中查找，如果查到了数据，那么就直接返回，不需要再去查数据库，如果没有查到，就需要去查询数据库。所以缓存穿透就是：我们大量的访问一个数据库中本身就不存在的数据，既然数据库中都不存再该数据，那么redis'缓存中肯定更加不可能有这个数据，所以每次请求都会访问数据库去查找，大量这样的请求就会导致数据库压力过大崩盘。

什么是Redis缓存雪崩、穿透、击穿

m0_62909831的博客

02-24

1399

redis缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透详解

Redis核心技术与实战【学习笔记】 - 17.Redis 缓存异常：缓存雪崩、击穿、穿透

chenjian723122704的专栏

02-02

1706

我们常常会面临缓存异常的三个问题，分别是缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透。这三个问题一旦发生，会导致大量的请求积压到数据库层。如果请求的并发量很大，就会导致数据库宕机或是故障，这就是很严重的生产事故了。

redis 缓存雪崩、穿透、击穿、脑裂问题

weixin_74412978的博客

01-09

1161

缓存穿透的一个原因是有大量的恶意请求访问不存在的数据，所以，一个有效的应对方案是在请求入口前端，对业务系统接收到的请求进行合法性检测，把恶意的请求（例如请求参数不合理、请求参数是非法值、请求字段不存在）直接过滤掉，不让它们访问后端缓存和数据库。哨兵切换完成后，客户端会和新主库进行通信，发送请求操作。缓存击穿是指，针对某个访问非常频繁的热点数据的请求，无法在缓存中进行处理，紧接着，访问该数据的大量请求，一下子都发送到了后端数据库，导致了数据库压力激增，会影响数据库处理其他请求。

Redis缓存穿透，缓存击穿和缓存雪崩

12-14

在IT行业中，Redis作为一种高...以上是针对Redis缓存系统中可能出现的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩问题的解决方案。在设计缓存系统时，应当充分考虑这些潜在风险，采取适当的预防措施，以确保系统的稳定性和高可用性。

Redis缓存雪崩、穿透、击穿、预热及解决方案

八戒的博客

05-24

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指在一个高并发的系统中，由于大量的缓存数据在同一时间段内过期或失效，导致大量请求无法从缓存中获取数据，因此大量并发请求可能导致数据库服务器过载，甚至宕机，从而引发整个系统崩溃。一句话，就是查询一条根本没有的记录。它既不存在于redis中，也不存在数据库中。一般我们的查询顺序是先查redis、再查数据库。每次请求最终都会访问到数据库。造成数据库访问压力。这种现象叫缓存穿透。一句话，就是热点key突然失效了，大量请求暴击数据库。关键词：大量请求、同一个热点key、正好失效。

宝塔安装-Redis

qq_43894292的博客

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宝塔安装redis

RedisStudio-en-0.1.5.exe 安装步骤详细教程（附安装包）

IDOlaoluo的博客

12-03

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RedisStudio 是一个，主要面向 Windows 用户。

--- redis 常见问题 ---

hadage233的博客

12-04

426

在reids中，操作数据并不是直接操作物理内存，而是有一个逻辑内存叫做页表，他和物理内存进行了映射，备份数据时，会fork主线程为子线程，这时子线程就拥有了和这个主线程相同的页表，他们共同指向了一块物理内存，在通过页来把获取到物理内存上的实际数据，因为页的复制是在内存上的，消耗的时间是纳秒级别的，所以快照持久化复制的速度很非常快，和数据库的影响页不大。当redis中的内存不够用时，在往里面插入数据，那么reids会按一定的策略来对key进行删除，这种删除的策略叫做内存淘汰。

使用Redisson实现同一业务类型串行执行的分布式锁方案,解决并发问题

weixin_42759398的博客

12-03

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摘要：本文介绍了使用Redisson实现同一业务类型串行执行的分布式锁方案。通过为每个bussType创建独立锁（如code:lock:order），确保相同业务类型请求串行处理，不同业务类型并行执行。方案采用Redisson的RLock实现自动续期、超时释放和死锁防护，比原生Redis锁更稳定。实现步骤包括：1)引入Redisson依赖；2)配置Redis连接；3)改造Service方法，在获取锁后执行核心业务逻辑。关键特性包括细粒度锁、非阻塞获取、自动续期（默认10秒）和超时释放（30秒），有效解决并发

分布式锁实现方案Redis和Zookeeper对比实战

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你是怎么解决redis雪崩击穿穿透的?

06-20

### 解决Redis雪崩、击穿和穿透问题的最佳实践 #### 1. 缓存雪崩的解决方案缓存雪崩是指大量缓存同时失效，导致请求直接打到数据库上，造成数据库压力过大。以下是几种常见的解决方案： - **设置随机过期时间**：为每个缓存键设置不同的过期时间，避免所有缓存同时失效[^2]。 - **使用布隆过滤器预判**：在缓存和数据库之间加入布隆过滤器，提前判断数据是否存在，减少无效查询[^3]。 - **引入互斥锁（Mutex）**：当某个缓存失效时，通过分布式锁确保只有一个线程去加载数据，其他线程等待加载完成后再使用新数据[^1]。 ```python import redis import threading def get_data_with_mutex(key): r = redis.Redis() if r.exists(key): return r.get(key) lock_key = f"lock:{key}" with threading.Lock(): if not r.exists(lock_key): r.set(lock_key, "1", ex=5) # 设置锁并设置超时时间 data = fetch_data_from_db(key) # 从数据库获取数据 r.set(key, data, ex=60) # 将数据写入缓存 r.delete(lock_key) # 删除锁 return r.get(key) ``` #### 2. 缓存击穿的解决方案缓存击穿是指某个热点数据恰好在缓存中失效，大量并发请求直接访问数据库。以下是解决方法： - **加锁机制**：如前所述，使用分布式锁确保只有一个线程负责加载数据，其他线程等待[^2]。 - **永不过期策略**：对于极热的数据，可以考虑设置永不过期，并通过后台任务定期更新缓存[^1]。 ```python def update_hot_data_periodically(key, interval=60): while True: data = fetch_data_from_db(key) r = redis.Redis() r.set(key, data) # 不设置过期时间 time.sleep(interval) ``` #### 3. 缓存穿透的解决方案缓存穿透是指请求的数据既不在缓存中，也不在数据库中，导致每次请求都直接访问数据库。以下是应对措施： - **返回空值缓存**：当发现数据库中不存在对应数据时，在缓存中存储一个特殊的标志（如 `None`），并设置较短的过期时间，防止后续相同请求再次查询数据库[^3]。 - **布隆过滤器**：在缓存层之前引入布隆过滤器，快速判断请求的数据是否可能存在，从而拦截无效请求[^3]。 ```python def handle_cache_miss(key): r = redis.Redis() if not r.exists(key): data = fetch_data_from_db(key) if data is None: r.set(key, "NULL", ex=60) # 缓存空值 else: r.set(key, data, ex=300) return r.get(key) ``` ### 总结通过合理设置缓存过期时间、引入布隆过滤器、使用分布式锁以及缓存空值等方法，可以有效缓解 Redis 雪崩、击穿和穿透带来的问题。