Redis常见面试题（一）：Redis使用场景，缓存、分布式锁；缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩；双写一致，Canal，Redis持久化，数据过期策略，数据淘汰策略
文章目录 一、Redis使用场景 二、缓存穿透 三、缓存击穿 四、缓存雪崩 五、先删除缓存，还是先修改数据库 5.1 存在问题 5.2 双写一致 5.2.1 分布式锁 5.2.2 异步通知 5.3 总结 六、Redis持久化——redis作为缓存，数据的持久化是怎么做的 6.1 RDB 6.1.1 RDB简介 6....
【后端面经】【缓存】35｜缓存问题：怎么解决缓存穿透、击穿和雪崩问题？--主从切换方案
亮点方案 不管是换成你穿透、击穿还是雪崩，归根结底都是请求都落到了数据库上。除了这三个异常，Redis本身也可能崩溃，又或者因为网络问题连不上这个集群。集群互为备份这个亮点方案可以很好的解决这个问题。 很多大厂会用一些异地多活的方案，就是使用两个 Redis 集群，然后两个集群之间要保持数据同步。那么其中一个 Redis 集群...
【后端面经】【缓存】35｜缓存问题：怎么解决缓存穿透、击穿和雪崩问题？---解决缓存击穿和雪崩、限流
解决缓存击穿 解决缓存击穿拾很容易的，只需要用到我们在缓存模式里面提到的singleflight模式。也就是说，就算是一个热点数据，当几百个请求缓存未命中的时候，在singleflight模式下，也只有一个请求会真的去查询数据，剩下的都在等着这个请求查询回来的结果。 解决缓存雪崩 缓存雪崩也很容易解决ÿ...
【后端面经】【缓存】35｜缓存问题：怎么解决缓存穿透、击穿和雪崩问题？---解决缓存穿透
解决缓存穿透 缓存穿透是因为数据本身不存在而引起的，所以我们就要想办法在确认数据不存在之后，避免下一次查询再次落到数据库上。这里有两种解决思路。 回写特殊值 第一种思路是在缓存未命中，而且数据库也没有的情况下，往缓存里写入一个特殊的值。这个值就是标记数据不存在。那么下一次查询请求过来的时候，看到这个特殊值，就知道...
【后端面经】【缓存】35｜缓存问题：怎么解决缓存穿透、击穿和雪崩问题？---缓存穿透、击穿和雪崩
缓存穿透 缓存穿透指的是数据既不在缓存里，也不在数据库里。 最常见的场景就是有攻击者伪造了大量的请求，请求某个不存在的数据。这会造成两个后果。 缓存里没有对应的数据，所以查询会落到数据库上 数据库也没有数据，所以没有办法回写缓存，下一次请求同样的数据，请求还是会落到数据库上。 如果没有在服务层面上采用熔断、限流...
软件体系结构 - 缓存技术（9）缓存穿透
缓存穿透是指在高并发场景下，客户端请求的某个数据在缓存中不存在，且在后端数据库中也不存在。由于缓存通常在未命中时才去数据库查询，对于这类请求，缓存无法起到拦截作用，导致大量请求直接打到数据库，形成“穿透”现象。这种现象会给数据库带来不必要的压力，尤其是当请求的键是恶意构造或大量不存在的键时，可能会对数据库造成严重的冲击。 缓存穿透的原因主要有： 正常查询不存在的数据：...
Redis缓存，缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩
缓存穿透 那什么是缓存穿透，它就是指当用户在查询一条数据的时候，而此时数据库和缓存却没有关于这条数据的任何记录，而这条数据在缓存中没找到就会向数据库请求获取数据。它拿不到数据时，是会一直查询数据库，这样会对数据库的访问造成很大的压力。 如：用户查询一个 id = -1 的商品信息，一般数据库 id 值都是从 1 开始自增，很明显这条信息是不在数据库中，当没有信息返回时，会一直向数...
Redis缓存更新策略与缓存穿透、雪崩等问题的解决
一、缓存更新策略1、三种策略内存淘汰：redis自带的内存淘汰机制过期淘汰：利用expire命令给数据设置过期时间主动更新：主动完成数据库和缓存的同时更新2、策略选择低一致性需求：内存淘汰或过期淘汰高一致性需求：主动更新为主，过期淘汰兜底3、主动更新的方案Cache Aside：缓存调用者在更新数据库的同时完成对缓存的更新一致性良好实现难度一般Read/Write Through：缓存与数据库成....
快速了解Redis缓存问题：缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿等
1、什么是Redis缓存？Redis缓存是指将数据存储在Redis（Remote Dictionary Server）内存数据库中，以提高数据读取和访问的性能。Redis是一个开源的高性能键值存储系统，支持多种数据结构（如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等），并提供了丰富的操作命令和功能。使用Redis作为缓存的主要目的是利用Redis的快速读写能力和高并发处理能力，将经常访问的数据存储在内存....
Redis的缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透与缓存预热、缓存降级
一、缓存雪崩： 1、什么是缓存雪崩： 如果缓在某一个时刻出现大规模的key失效，那么就会导致大量的请求打在了数据库上面，导致数据库压力巨大，如果在高并发的情况下，可能瞬间就会导致数据库宕机。这时候如果运维马上又重启数据库，马上又会有新的流量把数据库打死。这就是缓存雪崩。 2、问题分析： 造成缓存雪崩的关键在于同一时间的大规模的key失效，为什么会出现这个问题，主要有两种可能：第一种是Re...
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