这篇文章主要介绍了Redis相关问题有哪些的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Redis相关问题有哪些文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。概念 –访问一个不存在的key，缓存不起作用，请求会穿透到DB，流量大时DB会挂掉。存在场景系统设计不合理，缓存数据更新不及时爬虫等恶意攻击解决方案采用布隆过滤器，使用一个足够大的bitmap，用于存储可能访问的key，不存在的key直接被过滤若访问 key 在 DB 香港云主机 中不存在，在 Redis 中写入一个空值，设置一个较短的过期时间，避免长期占用内存。概念
大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。解决方案事前：使用主从复制+哨兵或者Redis集群。事中：本地缓存结合限流和降级。事后：开启持久化配置，实现快速缓存的快速恢复。可以给缓存设置过期时间时加上一个随机值时间，使得每个key的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。概念
热点 key 问题，一个存在的key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。解决方案在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期 key 来锁住当前 key 的访问，访问结束再删除该短期key（互斥锁，同一时刻只允许一个线程去构建缓存，其他线程等待构建完毕后去缓存取）同一时刻只允许一个线程去构建缓存，其他线程等待构建完毕后去缓存取概念当一个数据需要更新时，不可能做到同时更新数据库和缓存，那么此时读取数据的时候就一定会发生数据不一致问题，而数据不一致问题在金融交易领域的系统中是肯定不允许的。解决方案读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。概念缓存 30G 的数据，但 Redis 本身只支持 10G，则使用缓存淘汰机制，保留最重要的 10个G 数据。Redis 提供的淘汰策略查看 Redis 允许使用的最大内存，属性：server.maxmemory指定数据淘汰算法：maxmemory-policy allkeys-lruLRU和最小TTL算法的样本个数：maxmemory-samples 5volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集挑选将要过期的数据淘汰volatile-random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰allkeys-lru：从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰allkeys-random：从数据集中任意选择数据淘汰no-enviction：内存不足时添加数据会报错关于“Redis相关问题有哪些”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“Redis相关问题有哪些”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注开发云行业资讯频道。
这篇文章主要介绍“如何高效利用Bitmap”，在日常操作中，相信很多人在如何高效利用Bitmap问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”如何高效利用Bitmap”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！背景：图片加…
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