## Redis 如何处理缓存穿透
在互联网应用中，缓存的引入能够显著提高系统的性能和用户体验。然而，当我们使用缓存时，可能会遇到一个严重的问题：缓存穿透。本文将详细介绍什么是缓存穿透、Redis 如何处理它，并提供相关的代码示例。
### 什么是缓存穿透
缓存穿透是指大量请求绕过缓存直接请求数据库，通常是由于请求的某些数据在缓存中根本不存在。例如，当一个请求查询一个ID为“12345”的用
缓存穿透（同样的数据缓存中找不到，不断的访问底层数据）用户想要查询一个数据，发现reids内存中没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都请求持久层数据库。给持久层数据库造成了压力，就是缓存穿透。解决方案缓存空对象：在缓存层方一个空对象返回给客户布隆过滤器：是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层
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2023-10-28 13:58:32
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1.事务机制1.1什么是事务？举一个事务的经典例子：转账A给B汇款，那么A账户会扣钱B账户会加钱这两个步骤一定会存在于一个事务中，要么都成功，要么都失败。Redis事务是基于队列实现的，创建一个事务队列，然后将事务操作都放入队列中，最后依次执行。1.2事务处理机制Redis对于命令执行错误处理，有两种解决方式：语法错误（编译）执行错误（运行）1.2.1语法错误语法错误：执行命令的语法不正确#开启事
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2023-08-11 22:27:52
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Redis服务器是一个事件驱动程序，服务器需要处理以下两类事件：文件事件（file event）：Redis服务器通过套接字与客户端（或者其他Redis服务器）进行连接，而文件事件就是服务器对套接字操作的抽象。服务器与客户端（或者其他服务器）的通信会产生相应的文件事件，而服务器则通过监听并处理这些事件来完成一系列网络通信操作。时间事件（time event）：Redis服务器中的一些操作（比如se
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2024-02-08 13:26:33
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1.什么是事务？简单来说，事务是一组命令的集合，一个事务中的所有命令要么全部执行，要么全不执行。Redis保证一个事务中的所有命令要么都执行，要么都不执行，它还能保证一个事务内的命令依次执行而不被其他命令插入。简单使用如下： multi告诉Redis:下面我给你发的命令属于同一事务，先不要执行，存起来。Redis返回OK。 exec告诉Redis:我发完了，你可以执行之前存储的命令了注意：如果在发
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2023-10-11 23:49:45
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redis的雪崩和穿透1、redis的雪崩发生的现象？原本，缓存可以消化很多请求，使得这些请求不用到达数据库，降低db负载。 但是，如果缓存宕机了，所有请求将全部到达数据，数据库扛不住的话，会直接崩溃。2、如何处理缓存雪崩？首先，redis必须是高可用的，主从模式，哨兵，redis cluster等，避免全盘崩溃。 其次，不单单只有redis这一级缓存，可以多做一些，比如在系统内部增加ehcach
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2023-07-07 10:54:47
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目录Redis处理客户端请求示意图第一步，与外部建立连接第二步，保存外部请求到队列中第三步，文件事件分派器第四步，文件事件处理器总结 Redis处理客户端请求示意图以下两张图来自于网络 简单一点儿的处理模型 复杂一点儿的处理模型第一步，与外部建立连接采用IO多路复用的方式与外部请求建立连接，这里可以参考java的nio模型。第二步，保存外部请求到队列中这里的队列是一个有序并且同步的队列，队列烈面
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2023-07-07 10:29:35
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一、说明 1.redis key没有设置过期时间被redis主动删除了 2.当redis已用内存超过maxmemory限定时，触发主动清理策略 3.主动清理策略在redis4.0之前一共实现了6种内存淘汰策略，在4.0之后，增加了2种，总共8种二、淘汰策略2.1 针对设置了过期时间的key做处理 1.volatile-ttl：在筛选时，会针对设置了过期时间的键对值，根据过期时间的先后进行删除，越早
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2023-05-25 18:14:28
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1、什么是Redis？ Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构
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2023-12-02 16:05:28
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L1296686146 冗谪 2023-07-06 16:09 发表于陕西封装工具类今天主要是对商户查询的代码进行了工具类的封装，但是需要Redis实战——商户查询(二) 对这篇文章说明下错误的地方Redis实战——商户查询(二) 问题逻辑过期解决缓存击穿中的流程图中，获取互斥锁失败后，不应该是返回过期数据，而是线程休眠一会儿image-202307061
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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我们在网上购物的时候，经常会遇到未支付，然后有个倒计时的情况，倒计时完了还未付款就取消订单的情况。那么这个这个功能要怎么实现呢？需求很简单，反正就是下单操作后，一段时间，进行另外的操作。想了一下好像Redis的广播好像也不错。那我们来操作一下：方法一：用Redis的失效广播Redis是有两种事件通知方式的，分别是：键过期事件（keyspace notification）和键空间通知（pub/sub
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2024-07-01 21:34:14
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keys命令导致集群崩溃总是原理上知道keys命令很危险,线上禁用,会导致各种问题,终于见到真身了前一天晚上还迁移了数据,也遇到了问题,这里一起说一下一、redis-migrate-tool迁移失败，fork:cannot allocate memory导致前一天晚上,我用redis-migrate-tool工具迁移哨兵数据到集群,也遇到问题工具里边一直提示我Partial resynchroni
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2023-08-30 08:57:33
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九：cluster集群——解决大数据量问题原文：《09丨切片集群：数据增多了，是该加内存还是加实例？》Redis要保存大量数据怎么办？纵向扩展：升级单个Redis实例的资源配置，如增加内存容量、高配置CPU等。但是，当数据量特别大时，硬盘会很难支撑，而且，一个实例中的数据太多，在fork子进程保存快照时就会严重阻塞主线程。横向扩展：切片集群，使用多个Redis实例存储数据。这时，会有两个问题：数据
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2023-08-15 22:09:08
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前言我们在使用Redis的过程中，难免会遇到并发访问及数据更新的问题。但很多场景对数据的并发修改是很敏感的，比如库存数据如果没有做好并发读取和更新的版本控制，就会导致严重的业务问题。今天就来说说应该如何做好并发访问及数据更新问题。什么场景需要控制并发访问需要控制并发访问，说明这些并发的访问可能会对其他的访问造成影响。比如上面提到的库存问题，若同一时期有多个客户端访问商品A的库存数据，并且可能要更更
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2023-05-25 15:26:34
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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数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。比如一个雪崩的简单过程：1、redis集群大面积故障2、缓存失效，但依然大量请求访问缓存服务redis3、redis大量失效后，大量请求转向到mysql数据库4、mysql的调用量暴增，很快就扛不住了，甚至直接宕机5、由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务，
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2023-08-15 19:56:56
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Redis 网络请求处理模块一、关联的文件列表SOCKET只是TCP/IP协议的抽象软件层，提供简单的API给用户操作TCP/IP协议来进行网络请求处理，UINX一切皆文件的理念，所以SOCKET只是一个特殊的文件描述符。 摘要：redis的用TCP协议，socket来监听和读写网络请求，将需要监听的事件放入epoll事件管理里面，然后收集触发的事件，然后进行相应的命令处理。REDIS用
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2023-06-13 10:08:36
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# Redis NullValue 乱码处理方案
在现代应用中，Redis被广泛应用于缓存和数据存储，但在使用过程中，NullValue和乱码问题可能导致数据的不一致性或丢失。本文将探讨如何处理Redis中的NullValue乱码问题，并提供一套可实施的项目方案。
## 一、问题背景
在一些情况下，将数据存储到Redis时，由于序列化和反序列化的过程，可能会产生乱码或Null值。例如，在使用
## Redis如何处理脏读？
### 简介
脏读（Dirty Read）是指在数据库中读取到了未提交的事务的数据。在多个并发事务操作数据库的情况下，脏读可能会导致数据的不一致性和错误的结果。Redis并不支持事务，但是它提供了一些机制来处理脏读的问题。
### Redis的处理机制
Redis使用了两种机制来处理脏读问题：
1. 快照机制（Snapshotting）
2. AOF持久化
原创
2023-11-09 14:37:38
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文章目录五大类型-命令/应用场景1.具体命令2.应用场景string : key - value类型都可存，例如：Hash : 适用于存储对象。如商品详情，个人信息详情，新闻详情等。Hash 里面字段的值也可以自增 HINCRBYList : 比较适合存储一些有序且数据相对固定的数据。如省市区表、字典表, 消息列表等Set : 无序但元素不能重复，适合存储一些相互没有关系，但是数据不能重复的数据
