Redis是高性能的分布式内存数据库，对于内存数据库经常会出现下面几种情况，也经常会出现在Redis面试题中：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、缓存预热、缓存更新、缓存降级。本篇分别介绍这些概念以及对应的解决方案。一、缓存穿透当查询Redis中没有的数据时，该查询会下沉到数据库层，同时数据库层也没有该数据，当这种情况大量出现或被恶意攻击时，接口的访问全部透过Redis访问数据库，而数据库中也没有这些数
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2023-08-06 09:49:03
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redis为啥那么快？ 内存数据库的工作模式：这种方式速度会快很多，而且不占用我们的硬盘容量。官方提供的数据是达到100000+的QPS（每秒内查询次数）缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题缓存降级： 服务出现问题（响应慢或不响应）或非核心服务影响到核心服务，仍然需要保证核心服务可用，系统会根据一些关键数据自动降级，也可以配置自动降级 &nb
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2023-07-28 15:24:03
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Redis的数据结构非常丰富，比如实现了内存紧凑型的数据结构:intset、ziplist等. Redis 2.3.16版本只提供了数据升级功能(比如16bit->32bit等)。然而这种存在一个问题就，增加1个大数据，然后删除此大数据后，那么可能存在内存浪费现象，比如：ADD N 个16bit的数据,再ADD 1个64bit的数
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2023-06-24 22:24:25
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一、缓存雪崩通俗简单的理解就是：由于原有缓存失效（或者数据未加载到缓存中），新缓存未到期间（缓存正常从Redis中获取，如下图）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，造成系统的崩溃。缓存失效的时候如下图：缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕！那有什么办法来解决这个问题呢？基本解决思路如下：第一，大多数系统设计者考虑用加锁或者
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2023-09-17 00:00:43
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Redis的持久化机制： ⒈ RDB 批量操作，save，shutdown，salve命令时会执行，但是断电会丢失部分数据，性能相对来说高一些 ⒉ AOF 单条操作，将命令写入日志文件，只记录写操作。断电不会丢失数据，因为断电重启后会把日志文件的内容重新执行。 缓存预热：将缓存数据直接加载到缓存系统 解决方案： 写一个缓存刷新页面，上线时手工操作一下 定时刷新缓存 数据量不大时，系统自行加载缓存降
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2023-08-05 19:31:01
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# 降级 Redis：理解其必要性与实现
## 引言
在现代应用的技术栈中，Redis 作为一个高性能的键值存储数据库，被广泛使用。然而，随着系统的发展和需求的变化，有时我们可能需要对 Redis 的版本进行降级。这种操作通常是出于稳定性、安全性或者兼容性的考虑。本文将探讨降级 Redis 的必要性以及如何安全地进行这一过程，并提供相应的代码示例。
## 降级 Redis 的必要性
有几种
原创
2024-08-25 07:33:43
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前面一节说到了《为什么说Redis是单线程的以及Redis为什么这么快！》，今天给大家整理一篇关于Redis经常被问到的问题：缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等概念的入门及简单解决方案。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
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2023-12-19 22:06:39
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一、预热 指将一些可能经常使用数据在系统启动的时候预先设置到缓存中，这样可以避免在使用到的时候先去数据库中查询。还有一种方式就是添加一个缓存刷新页，这样通过人工干预的方式将一些可能为热点的key添加到缓存中。二、降级 &nb
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2023-09-23 17:24:28
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当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。缓存降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。在进行降级之前要对系统进行梳理，看看系统是不是可以丢卒保帅;从而梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级；比如
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2024-06-11 09:06:12
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redis缓存雪崩和缓存穿透、缓存预热、缓存降级缓存雪崩我们可以简单的理解为：由于原有缓存失效，新缓存还没有存入到redis的期间比方说：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。解决办法：加最多的解决方案就是锁，或者队列的方式
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2024-01-27 21:00:13
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一、缓存预热 缓存预热就是系统上线后，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！ 缓存预热解决方案：（1）直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下；（2）数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；（3）定时刷新缓存；
二、缓存更新除了缓存服务器自带的缓存失效
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2023-11-12 15:38:01
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Redis缓存雪崩、穿透、击穿、降级、预热、更新和限流 目录关键词解释缓存雪崩缓存穿透缓存击穿缓存降级缓存预热缓存更新限流关键词解释缓存：将数据库的数据也在内存存入一份，使请求可以直接访问内存，无法再次访问数据库。降级：就是在高并发高负载情况下，选择动态的关闭一下不重要的服务，拒绝访问等，来为重要的服务节省资源，比如电商平台秒杀当天可关闭推荐等功能。限流：就相当于调整水龙
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2023-09-28 17:56:31
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缓存雪崩数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查询数据库
导致数据库CPU和内存负载过高，甚至数据库服务器挂掉如何预防缓存雪崩缓存的高可用性缓存降级: 缓存降级指的是缓存失效或者缓存服务器挂掉的情况下，不去访问数据库，直接返回默认数据或者服务的内存数据
降级一般是有损的操作，所以尽量减少降级对业务的影响程度redis备份和快速预热提前演练缓存穿透缓存穿透是指查询一个
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2023-06-28 16:49:19
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1、下载安装包https://github.com/tporadowski/redis/releases 2、停止Redis服务 3、除配置文件外粘贴覆盖 赋值后到原来的位置粘贴4、重启服务 redis-server -v检查版本信息版本已经升上来了
如有差错，请各位指正
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2023-07-07 13:49:03
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在日常开发过程中，我们经常使用 Redis 锁来保证数据一致性和高并发情况下的资源安全性。然而，最近我们在使用 Redis 锁的过程中遇到了一个“redis锁降级”的问题。这让我有必要系统地整理一下这个问题的背景、产生的错误现象、根因分析、解决方案，以及在进行验证测试和预防优化时的步骤。
## 问题背景
在我们的微服务架构中，Redis 被用作共享锁。我们希望在高并发环境下保证重要操作的原子性
# 实现Redis服务降级教程
## 导言
作为一名经验丰富的开发者，你需要学会如何实现Redis服务降级。在本文中，我将向你介绍如何一步步实现这个功能，希望能够帮助你更好地理解和应用。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(检测Redis是否可用)
B --> C{Redis可用?}
C -- 是 --> D(使用Re
原创
2024-06-23 04:16:53
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# 如何实现Redis降级治理
## 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>你: 请求学习redis降级治理
你-->>小白: 确认需求
你->>小白: 教授redis降级治理方法
```
## 2. 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 在项目中引入redis降级治理相关依赖
原创
2024-03-24 05:19:50
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今天给大家整理一篇关于Redis经常被问到的问题：缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降 级等概念的入门及简单解决方案。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
1 缓存雪崩缓存雪崩指的是缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。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
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2024-09-21 10:41:06
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# 实现"redis mysql降级"流程
## 1. 确定业务需求
首先需要明确在什么情况下需要进行降级操作，以及降级后的处理方式。
## 2. 配置Redis和MySQL
在系统中引入Redis作为缓存，以及使用MySQL作为持久化存储。
```markdown
# Redis配置
redis_host = 'localhost'
redis_port = 6379
redis_db =
原创
2024-03-14 04:45:13
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