1.Redis雪崩了解么？举个简单的例子：如果所有首页的Key失效时间都是12小时，中午12点刷新的，我零点有个秒杀活动大量用户涌入，假设当时每秒 6000 个请求，本来缓存在可以扛住每秒 5000 个请求，但是缓存当时所有的Key都失效了。此时 1 秒 6000 个请求全部落数据库，数据库必然扛不住，它会报一下警，真实情况可能DBA都没反应过来就直接挂了。此时，如果没用什么特别的方案来处理这个故
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2023-11-02 11:15:30
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Redis面试题及答案整理Redis面试题及答案1、什么是 Redis?2、Redis 的数据类型？3、使用 Redis 有哪些好处？4、Redis 相比 Memcached 有哪些优势？5、Memcache 与 Redis 的区别都有哪些？6、Redis 是单进程单线程的吗？7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？8、Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？9、Redis 常见性能问
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2023-07-06 21:51:50
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一.微服务 1.微服务是什么？ 分布式，多个模块，每一个模块都是一个单独的系统。2.你知道哪些RPC框架 RPC(Remote Procedure Call)：远程过程调用。Dubbo： 国内最早开源的 RPC 框架，由阿里巴巴公司开发并于 2011 年末对外开源。 Spring Cloud： 国外公司 2014 年对外开源的 RPC 框架。3.springCloud和Dubbo有什么区别 ①定位
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2024-07-02 07:47:53
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摘要 毫无疑问，Spring Cloud是目前微服务架构领域的翘楚，无数的书籍博客都在讲解这个技术。不过大多数讲解还停留在对Spring Cloud功能使用的层面，其底层的很多原理，很多人可能并不知晓。因此本文将通过大量的手绘图，给大家谈谈Spring Cloud微服务架构的底层原理。实际上，Spring Cloud是一个全家桶式的技术栈，包含了很多组件。本文先从其最核心的几个组件入手，
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2024-05-16 07:23:27
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一、什么是缓存雪崩缓存雪崩就是指缓存由于某些原因（比如 宕机、cache服务挂了或者不响应）整体crash掉了，导致大量请求到达后端数据库，从而导致数据库崩溃，整个系统崩溃，发生灾难。下面的就是一个雪崩的简单过程：1、redis集群彻底崩溃2、缓存服务大量对redis的请求hang住，占用资源3、缓存服务大量的请求打到源头服务去查询mysql，直接打死mysql4、源头服务因为mysql被打死也崩
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2023-10-23 16:40:00
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雪崩产生原因：如果在A的链路上某个或几个被调用的子服务不可用或延迟较高,则会导致调用A服务的请求被堵住。堵住的请求会消耗占用掉系统的线程、io等资源,当该类请求越来越多,占用的计算机资源越来越多的时候,会导致系统瓶颈出现,造成其他的请求同样不可用,最终导致业务系统崩溃,又称:雪崩效应。解决办法：熔断、服务降级熔断器模式定义了熔断器开关相互转换的逻辑:。服务的健康状况 = 请求失败数 / 请求总数.
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2024-01-17 09:34:04
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缓存雪崩就是在某一时刻，大量缓存同时失效导致所有请求都去查询数据库，导致数据库压力过大，然后挂掉的情况。缓存穿透比较严重的时候也会导致缓存雪崩的发生。缓存雪崩的危害 缓存雪崩最乐观的情况是存储层能抗住，但是用户体验会受到影响，数据返回慢，当压力过大时会导致存储层直接挂掉，整个系统都受影响。对于要做到 99.99% 高可用的产品，是绝对不允许缓存雪崩的发生。解决方案 这里总结了几种解决方案：1)缓存
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2023-09-22 21:45:47
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当请求量过大, 而且在这时又有大量的Key值失效, 导致大量的请求都打到数据库中, 导致数据库中连接数不足, 出现大量的阻塞, 结果服务器连续崩溃的情况称为redis雪崩解决方案事前: redis高可用, 主从+哨兵事中: ehcache缓存+hystrix 限流与降级事后: redis持久化, 一旦重启, 优先从磁盘中获取数据. 避免请求再次到数据库中...
原创
2022-03-02 16:08:46
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# 教新手小白实现“雪崩 Java”功能
“雪崩”是一种常见的设计模式，可以通过某种触发条件引起状态的改变，本示例中我们将使用 Java 来实现这一功能。接下来，我们通过一个简单的实现步骤和代码示例，帮助你理解如何构建这个功能。
## 流程概述
以下是实现“雪崩 Java”的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建基本的 Java 项目
# 如何在Java中实现雪崩效应
雪崩效应（Avalanche Effect）通常与密码学中的散列函数和加密相关，但在开发中，我们也可以通过模拟这种效应来增加复杂度。今天，我们将通过简单的Java代码实现一个雪崩的示例。下面是实现步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. | 定义基本的雪崩模型类 |
| 2. | 生成雪崩信息的随机数 |
| 3.
当请求量过大, 而且在这时又有大量的Key值失效, 导致大量的请求都打到数据库中, 导致数据库中连接数不足, 出现大量的阻塞, 结果服务器连续崩溃的情况称为redis雪崩解决方案事前: redis高可用, 主从+哨兵事中: ehcache缓存+hystrix 限流与降级事后: redis持久化, 一旦重启, 优先从磁盘中获取数据. 避免请求再次到数据库中...
原创
2021-08-18 09:52:39
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缓存雪崩缓存雪崩指的是Redis当中的大量缓存在同一时间全部失效，而假如恰巧这一段时间同时又有大量请求被发起，那么就会造成请求直接访问到数据库，可能会把数据库冲垮。缓存雪崩一般形容的是缓存中没有而数据库中有的数据，而因为时间到期导致请求直达数据库。解决方案解决缓存雪崩的方法有很多：1、加锁，保证单线程访问缓存。这样就不会有很多请求同时访问到数据库。2、失效时间不要设置成一样。典型的就是初始化预热数
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2024-01-13 21:49:53
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#缓存穿透(查不到) 解决方案 ##布隆过滤器 ##缓存空对象 #缓存击穿(同一个数据查太多) 简单来说就是如果出现一个热点数据一直被高频访问,而如果缓存此时过期或者出现问题无法访问。那么一瞬间数据库就被大量访问导致崩溃 解决方案: #缓存雪崩 意思就是一大批数据缓存设置了同一个过期时间，那么在时间 ...
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2021-09-04 11:14:00
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在 Java 应用中，我们常常面临的一个问题就是“防雪崩”。这个问题在高并发场景下尤为严重，尤其在分布式系统中，某个服务发生故障可能会引发连锁反应，导致整个系统陷入不可用的状态。那么，我们该如何有效地应对这种情况呢？
## 问题背景
在某次系统负载测试中，我们观察到，在高并发请求的情况下，某些核心服务的响应时间突然突增，最终导致系统崩溃。这种现象给我们的业务造成了严重影响，以下是当时的现象描述
前言微服务化产品线，每一个服务专心于自己的业务逻辑，并对外提供相应的接口，看上去似乎很明了，其实还有很多的东西需要考虑，比如：服务的自动扩充，熔断和限流等，随着业务的扩展，服务的数量也会随之增多，逻辑会更加复杂，一个服务的某个逻辑需要依赖多个其他服务才能完成。一但一个依赖不能提供服务很可能会产生雪崩效应，最后导致整个服务不可访问。微服务之间进行rpc或者http调用时，我们一般都会设置调用超时，失
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2024-07-15 01:25:32
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一、缓存雪崩缓存雪崩我们可以简单的理解为：由于原有缓存失效，新缓存未到期间(例如：我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积的缓存过期)，所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃。缓存正常从Redis中获取，示意图如下：缓存失效瞬间示意图如下：缓存雪崩的解决方案：（1）碰到这种情况
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2023-08-15 16:32:09
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一、服务雪崩的概念 1.1 什么是服务雪崩 服务雪崩的本质：线程没有及时回收。不管是调用成功还是失败，只要线程可以及时回收，就可以解决服务雪崩1.2 服务雪崩怎么解决1.修改调用时长将服务间的调用超时时长改小，这样就可以让线程及时回收，保证服务可用优点：非常简单，也可以有效的解决服务雪崩缺点：不够灵活，有的服务需要更长
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2024-01-19 23:07:25
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解决方案描述： 使用互斥锁重建缓存
在高并发场景下，为了避免大量的请求同时到达存储层查询数据、重建缓存，可以使用互斥锁控制，如根据 key 去缓存层查询数据，当缓存层为命中时，对 key 加锁，然后从存储层查询数据，将数据写入缓存层，最后释放锁。若其他线程发现获取锁失败，则让线程休眠一段时间后重试。对于锁的类型，如果是在单机环境下可以使用 Java 并发包下的 Lock，如果是在分布式环境下，可
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2023-08-15 17:10:00
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“雪崩”指的是访问服务集群时绝大部分请求都超时，且在流量减少时仍无法恢复的现象。下面解释这个现象的来源。当流量超出服务的最大qps时
原创
2022-06-20 20:36:50
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缓存雪崩事故场景
事故背景 公司最近安排了一波商品抢购活动，由于后台小哥操作失误最终导致活动效果差，被用户和代理商投诉了。经理让我带同事们一起复盘这次线上事故。 什么原因造成的？ 抢购活动计划是零点准时开始，22：00 运营人员通过后台将商品上线23：00后台小哥已经将商品导入缓存中，提前预热 抢购开始的瞬间流量非
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2023-07-08 23:20:01
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