前言最近经历了一场面试，通过这场面试，让我深深的认识了自己的菜！ 所以我决定先redis开始，慢慢的开始加强学习，同时我看到了一篇比较通俗易懂的文章，想通过文章，加上自己的见解，来学习一下redis击穿、穿透、雪崩。一、redis击穿解释：击穿，顾名思义，就是穿了一个大洞，而redis的击穿指的并不是将redis击穿，而指的是，redis查询某个热点key，这个key突然失效的时候，所有的请求都会
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2024-01-12 22:01:35
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1. 什么是缓存雪崩 缓存雪崩是指当缓存失效（过期）后引起系统性能急剧下降的情况。当缓存过期被清除后，业务系统需要重新生成缓存，因此需要再次访问业务底层存储系统，再次进行运算，这个处理步骤耗时一般都会几十毫秒甚至上百毫秒。
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2023-08-07 22:35:53
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hystrix 是一个用于处理服务熔断、降级等问题的库，广泛应用于微服务架构中，通常与 Redis 配合使用。然而，如果没有合理的设计与配置，可能会引发“Redis 雪崩效应”。这一现象让众多企业的系统在高并发状态下遭受重大业务影响，以下是解决这一问题的全面记录。
### 问题背景
在一个高并发的电商系统中，我们的服务使用 Hystrix 来管理服务调用，利用 Redis 进行数据缓存。当系统
缓存雪崩产生的原因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队列的方
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2023-08-09 21:25:02
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redis缓存雪崩、击穿、穿透1、缓存雪崩产生原因：缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。解决方式：缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线 程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。这里分享一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开，比如我们
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2023-08-11 09:44:30
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摘自：https://blog.csdn.net/DBDeep/java/article/details/79328069 雪崩效应就是一种不稳定的平衡状态也是加密算法的一种特征，它指明文或密钥的少量变化会引起密文的很大变化，就像雪崩前，山上看上去很平静，但是只要有一点问题，就会造成一片大崩溃。 可
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2021-08-06 11:05:03
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今天来看看面试中大概率问到的redis三个缓存问题 （缓存雪崩，缓存击穿，缓存穿透）还是按照常规，来一张期待已久的图片简单说一下上面数据的流程： 当用户发出一个请求，服务器会对其进行解析，然后就是去查找数据啦 第一步去reids缓存查找数据，如果查到想要的数据就返回给用户 如果在reids缓存汇总没有查找到数据，则进入mysql数据库查找数据，然后把数据结果返回给用户，同时将该数据写进redisr
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2023-12-15 05:12:57
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在微服务架构系统中通常会有多个服务，在服务调用中如果出现基础服务故障，可能会导致级联故障，即一个服务不可用，可能导致所有调用它或间接调用它的服务都不可用，进而造成整个系统不可用的情况，这种现象也被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应是一种因“服务提供者不可用”（原因）导致“服务调用者不可用”（结果），并将不可用逐渐放大的现象。 服务雪崩效应示意如图所示，A为服务提供者，B为A的服务调用者，C为
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2023-07-13 14:19:44
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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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在IO型服务中，假设服务A依赖服务B和服务C，而B服务和C服务有可能继续依赖其他的服务， 继续下去会使得调用链路过长，技术上称1->N扇出。如下图如果在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
目前高并发项目会在数据库之上引入数据缓存：缓存雪崩，什么是雪崩效应？缓存雪崩可能是因为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数据库，导致数据库 CPU 和内存负载过高，甚至宕机。
我的理解的雪崩效应是在分层服务调用的系统中，当一个较为基础的服务 a 因某种原因不可用，导致其调用服务 b ， c 也不可用，而 b 的不可用又导致其调用服务 e ， f 的不可用，
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2024-06-26 13:30:20
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什么是服务雪崩?参考: <<重新定义spring cloud>>代码:https://gitee.com/08081/hello-springcloud/tree/springcloud-fallback/在微服务中,我们是服务于服务之间调用,当在微服务突然有大量的请求过来,一个服务瘫痪之后,后面的服务的请求积压,这就造成了服务雪崩! 一个服务瘫痪,另
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2024-02-11 11:27:40
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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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缓存雪崩可能是因为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数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。 我的理解的雪崩效应是在分层服务调用的系统中，当一个较为基础的服务a因某种原因不可用，导致其调用服务b，c也不可用，而b的不可用又导致其调用服务e，f的不可用，
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2019-01-20 17:22:00
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雪崩效应在微服务架构中通常会有多个服务层调用，基础服务的故障可能会导致级联故障，进而造成整个系统不可用的情况，这种现象被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将不可用逐渐放大的过程。如果下图所示：A作为服务提供者，B为A的服务消费者，C和D是B的服务消费者。A不可用引起了B的不可用，并将不可用像滚雪球一样放大到C和D时，雪崩效应就形成
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2024-04-23 11:09:42
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雪崩效应
由于服务提供者A不可用，导致服务调用者B对A的请求阻塞，没有相关的机制通知或解决请求阻塞，导致在服务调用者B对A请求的阻塞越来越多，阻塞请求变多并且不断对A进行请求重试导致服务调用者B所在的系统的资源会被耗尽，而服务调用者B所在的系统可能并不会只有对A的调用，还有存在对其他服务提供者的调用，因为调用A把系统资源已经耗尽了，导致也无法处理对非A请求，而且这种不可用可能沿请求调用链
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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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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1 什么是灾难性雪崩效应？ 如下图的过程所示，灾难性雪崩形成原因就大致如此： 造成灾难性雪崩效应的原因，可以简单归结为下述三种：服务提供者不可用。如：硬件故障、程序BUG、缓存击穿、并发请求量过大等。重试加大流量。如：用户重试、代码重试逻辑等。服务调用者不可用。如：同步请求阻塞造成的资源耗尽等。 雪崩效应最终的结果就是：服务链条中的某一个服务不可用，导致一系列的服务不可用，最终造成服务逻辑崩
在学习Eureka的时候，我们了解过Eureka的高可用，同样针对具体的微服务我们也可以部署多个相同的应用达到高可用的目的（微服务集群是会经常用到的）。1.为什么使用Ribbon针对上述在有多个服务提供者时，服务消费者如何确定调用哪一个服务提供者的问题，我们引入了客户端负载均衡的概念。而Ribbon是SpringCloud提供的的负载均衡方案，Ribbon具体有两个功能：①负载均衡（根据不同的负载
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2024-09-08 13:40:55
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