本篇文章给大家谈谈什么是redis缓存穿透，以及解决redis缓存穿透对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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带你搞明白什么是缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。但是这时由于并发访问这个缓存的用户特别多，这是一个热点 key，这么多用户的请求同时过来，在缓存里面没有取到数据，所以又同时去访问数据库取数据，引起数据库流量激增，压力瞬间增大，直接崩溃给你看。
缓存穿透： 当大量并发请求查询不存在的数据时，数据库承受巨大压力。比如，恶意测试者查询不存在的订单，可能导致数据库崩溃。为防止这种情况，我们需要考虑全面的防护策略，如使用布隆过滤器（Bloom Filter），它是一种概率型数据结构，能够快速判断元素是否存在，同时对空间效率有较高要求。
缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿都是缓存系统中的问题，但是它们之间有所不同。- 缓存雪崩：指Redis中大量的key几乎同时过期，然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上，此时数据库层的负载压力会骤增。解决方案是使用分布式锁或者异步更新缓存数据 。
缓存击穿：热点数据的冲击波 当热门数据的缓存过期，就像一颗炸弹突然引爆，瞬间将系统推向高峰压力。解决之道在于采用加锁机制，限制同时访问，或者为缓存设置自动续期，甚至可以考虑缓存token来提升性能。在秒杀活动中，我们通常会在活动前预热热门商品数据，活动结束后清理缓存，确保平稳过渡。
缓存穿透的意义?
缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起的数据特别大而不存在的数据。缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据，由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，同时数据库取数据引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。
缓存穿透： 当大量并发请求查询不存在的数据时，数据库承受巨大压力。比如，恶意测试者查询不存在的订单，可能导致数据库崩溃。为防止这种情况，我们需要考虑全面的防护策略，如使用布隆过滤器（Bloom Filter），它是一种概率型数据结构，能够快速判断元素是否存在，同时对空间效率有较高要求。
缓存穿透：恶意攻击与数据验证恶意请求利用不存在的数据引发无用查询，对数据库造成压力。预防措施包括参数校验和布隆过滤器，前者拦截非法请求，后者通过多个哈希函数减少冲突，快速判断数据是否存在。 谋篇布局：优化策略除了异常处理，优化方法如缓存预热和降级也至关重要。
redis常见问题
1、Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。 Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内。关于Redis 常见的性能问题都有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。
2、使用redis客户端redisson，redisson很好的解决了redis在分布式环境下的一些棘手问题，它的宗旨就是让使用者减少对Redis的关注，将更多精力用在处理业务逻辑上。redisson对分布式锁做了很好封装，只需调用API即可。
3、资质特性 您如何描述自己的个性？薪资待遇 是否方便告诉我您目前的待遇是多少？背景调查 您是否介意我们通过您原来的单位迚行一些调查？95%的面试基本上都离不开这些问题，当然还有可能问一些专业问题，我想如果你做过的话应该都不是什么难事，一般面试官都不会过多的问专业方面的问题的。
4、开启redis-benchmark压测进程 检查复制积压缓冲区内存消耗，可以看到因为缓冲区设置过大，数据量才存储190多M，Redis就无法写入了。
5、常见解决方案：在命令窗口输入：ping [IP] 查看是否有连接，如果没有，则为网络问题，如果有，尝试第二步。查看报错说明：redis.clients.jedis.HostAndPort- cant resolve localhost address，每个项目虽然都可能报Name or service not known，但指向不同，我这里指向redis，则有针对性处理。
redis缓存穿透怎么解决
解决方法：把所有存在的key都存到另外一个存储的Set集合里，查询时可以先查询key是否存在。干脆简单一些，给查询不到的key也加一个标识空值的Value，这样就不会去查询数据库了，比如场景为查询省市区街道对应的移动营业厅，若是某街道确实没有移动营业厅，key规则不变，value可以设置为0等无意义的字符。
缓存击穿：热点数据的并发挑战缓存击穿发生在高并发下，热点数据的缓存过期，导致短时间内大量请求冲击数据库。解决方法包括为热点数据设置无过期时间或互斥锁，确保更新缓存的同时避免其他请求直接访问数据库。 缓存穿透：恶意攻击与数据验证恶意请求利用不存在的数据引发无用查询，对数据库造成压力。
预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。布隆过滤器拦截： 将所有可能的查询key 先映射到布隆过滤器中，查询时先判断key是否存在布隆过滤器中，存在才继续向下执行，如果不存在，则直接返回。
到底是什么原因造成的Redis缓存雪崩?
1、缓存雪崩：数据库压力的瞬间爆发当大量请求同时涌入，本应由Redis缓存处理，却因数据过期或服务故障而转向数据库，这就形成了缓存雪崩。它的成因包括：大量数据同时过期或Redis服务故障导致请求并发。解决方案包括合理设置过期时间，采用随机或微调策略，以及双key策略和后台更新缓存机制，以减轻数据库压力。
2、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。
3、缓存雪崩是指缓存中大多数的数据在同一时间到达过期时间，而查询数据量巨大，这时候，又是缓存中没有，数据库中有的情况了。防止雪崩的方案简单来说就是错峰过期。在设置 key 过期时间的时候，在加上一个短的随机过期时间，这样就能避免大量缓存在同一时间过期，引起的缓存雪崩。
4、产生雪崩的原因：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。
5、深入解析：缓存穿透、击穿与雪崩的原理与应对策略 缓存技术是提升系统性能的利器，如Redis凭借其高效和易用性深受青睐。然而，如果不恰当地使用，可能会引发缓存问题，如缓存穿透、击穿和雪崩。让我们一一探讨这些挑战及其解决方案。缓存穿透： 当大量并发请求查询不存在的数据时，数据库承受巨大压力。
6、缓存雪崩： 由于缓存层承载着大量请求，有效地 保护了存储层，但是如果缓存层由于某些原因不能提供服务，比如 Redis 节点挂掉了，热点 key 全部失效了，在这些情况下，所有的请求都会直接请求到数据库，可能会造成数据库宕机的情况。
关于什么是redis缓存穿透和解决redis缓存穿透的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
