redis分布式锁+企业解决方案+黑马点评实战项目本内容仅用于个人学习笔记，如有侵扰，联系删除本章学习目标：短信登录这一块我们会使用redis共享session来实现商户查询缓存通过本章节，我们会理解缓存击穿

TVS管的基础特性TVS管的保护原理是根据PN结构特性决定的，在TVS管两端的电压大于一个定值时，TVS管将被反向击穿

缓存击穿解决方案解决方案分别有：后台刷新检查更新mysql分布式锁redis分布式锁zookeeper分布式锁方案一：后台刷新后台定义一个job(定时任务)专门主动更新缓存数据.比如,一个缓存中的数据过期时间是

访问地址http://localhost:52610/ribbonInfo,多次刷新(肯定出错,嘻嘻)访问52601会出现短暂的阻塞等待,假如,正式环境,访问量巨大,就会有服务崩溃的风险,甚至是连锁反应(雪崩

有关redis相关的，难免会涉及到四个特殊场景：缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿以及数据一致性。如果在开发中不注意这些场景的话，在高并发场景下有可能会导致系统崩溃，数据错乱等情况缓存穿透缓存穿透是指查

雪崩之后，

热点大值Key&缓存击穿问题问题表现在某次流量峰值过程中，redis的CPU突然飙升，从监控看起来就是CPU飙升到一定程度，内存突然掉0，然后命中率掉0（实际上是主节点被打挂了，触发了主备切换）。

专栏【SpringBoot】喜欢的诗句：天行健，君子以自强不息。音乐分享【如愿】欢迎并且感谢大家指出小吉的问题文章目录什么是逻辑过期方式⭐思路代码什么是逻辑过期方式逻辑过期是一种指定缓存数据失效时间的方式，与物理过期不同。逻辑过期并不直接将缓存中的数据删除，而是在缓存中保留该数据，但标记其为过期，表示该数据已经不再可用。在逻辑过期的情况下，当有请求查询该数据时，缓存会先检查该数据是否过期，如果过期

在雪崩之前，没有一片雪花觉得自己有错。这就是人性。殊不知冷漠也是罪恶的帮凶。行善或无人见，作恶自有天知。而人心就是最大的天，不要让习以为常的冷漠。成为葬送自己的坟墓。

目录第一章、快速了解1.1）缓存穿透是什么1.2）缓存击穿是什么1.3）缓存雪崩是什么第二章、解决方法2.1）解决缓存穿透2.2）解决缓存击穿2.3）解决缓存雪崩友情提醒:先看文章目录，大致了解文章知识点结构

Redis篇-01-redis开篇_哔哩哔哩_bilibili1.缓存穿透2.缓存击穿逻辑过期里的互斥锁是为了保证只有一个线程去缓存重建3.缓存雪崩4.双写一致性4.1要求一致性（延迟双删/互斥锁）延迟双删无法保证强一致性那么前两步删缓和更新数据库哪个先呢

一、缓存穿透缓存穿透是指当请求的数据既不在缓存中也不存在于数据库中时，请求会直接穿透缓存层，到达数据库层。

Hystrix说明官方文档Hystrix是Netflix开源的一个容灾框架，解决当外部依赖故障时拖垮业务系统、甚至引起雪崩的问题。为什么需要Hystrix?

服务雪崩多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其他的微服务，这就是所谓的“扇出”，如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长，或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源

tips：新建button时可设置其上物体为点击穿透。

五、过期策略及内存回收机制（淘汰策略）1、过期策略2、内存回收机制（淘汰策略）六、常见问题及解决方案1、穿透2、雪崩3、击穿一、简介Redis(RemoteDictionaryServer)是一个开源的高性能键值

Hystrix痛点分布式系统面临的问题：雪崩效应多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，这就是所谓的“扇出”。

总感觉到还有一次大的雪崩没有到来。万一不来，我

高湿度还会增加导线之间的电气击穿风险。2、温度：温度对输电线路导线、金具等结构有直接的影响。当温度升高时，导线的电阻将增加，导致输电

目录什么是缓存使用redis作为缓存缓存的更新策略通用的淘汰策略redis内置的淘汰策略缓存预热缓存穿透缓存雪崩缓存击穿什么是缓存缓存(cache)是计算机中一个经典的概念,在很多的场景中都会涉及到.核心思路就是把一些常用的数据放到触手可及

就不由得让我联想起两个词，单一要素和击穿阈值。单一，要素，单一就是做出选

文章目录一、如何识别破局点二、如何击穿破局点2.1击穿阈值需要大资源，但企业往往资源有限，怎么办？

缓存雪崩由于原有缓存失效（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

设计缓存系统不得不考虑的问题是缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应，同时，关于这几种问题场景的认识及解决方案，也是面试中的高频考点。

之前分享了缓存使用中的几个问题场景：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩，这几个问题聚焦的是缓存本身的稳定性，包括缓存集群和缓存的数据，除了这些，缓存应用中，缓存和上下游系统的数据同步也很重要。

文章目录什么是缓存击穿基于互斥锁解决问题思路️‍代码实现什么是缓存击穿缓存击穿是指在使用缓存系统时，对一个热点数据的高并发请求导致缓存失效，多个请求同时访问数据库，造成数据库压力过大，性能下降。

Redis-Day3实战篇-商户查询缓存什么是缓存添加Redis缓存业务流程项目实现练习-给店铺类型查询业务添加缓存缓存更新策略最佳实践方案案例-给查询商铺的缓存添加超时剔除和主动更新缓存穿透/雪崩/击穿缓存穿透概述项目实现

当远程服务不可用或响应时间过长时，熔断器会打开并临时停止向该服务的请求，避免资源浪费和系统雪崩。OpenFeign集成了Hystrix或者Resi

Redis高并发缓存设计问题与性能优化缓存设计典型问题缓存穿透缓存失效(击穿)缓存雪崩热点缓存key重建优化缓存与数据库双写不一致开发规范与性能优化一、键值设计1.key名设计2.value设计bigkey

课堂开始环节，我通过一些生活中的现象，飞行的子弹将物体击穿，踢飞的足球把玻璃打碎，呼啸的狂风将大树连根拔起，奔腾的江水驱动水轮转动等让孩子们观察，并指出这些物体都

在政策性排挤之下，“寄生”于梦网的内容服务商出现了集体雪崩的景象，各家慌乱纷飞，作鸟兽散。其中最为坚决的是丁磊，网易及早撒出，躲进了网络游戏的“避风港”。最为

最近股市大跌，击穿了2500点的关口，身边有些炒股的人个个都唉声叹气，面如考妣，后悔早知道这样，当初没有早点出来，而一些没有炒股的朋友个个摩拳擦掌，看看是不是再跌一点，可以进股市去捡个漏，包括自己也有点这个想法

一、前言Redis是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis在缓存应用中还是很广泛的，项目中也经常使用。基本上面试中肯定都会问到，总结一下增强记忆哈！在享受缓存带来的好处的同时，当然要防止这些不好的方面。下面我们一起来看看这三种情况的产生原因和解决方案！总结：这三种情况都是在大量请求来的时候，Redis没有命中，请求直接打到数据库，从而导致

  经过上个章节的学习，我们已经实现了一致性哈希算法，这个算法保证我们可以在节点发生变动时，最少的key请求受到影响，并返回这个节点的名称；这很大程度上避免了哈希雪崩和哈希穿透的问题。

引言GaN和相关合金由于其优异的特性以及大的带隙、高的击穿电场和高的电子饱和速度而成为有吸引力的材料之一，与优化工艺过程相关的成熟材料是有源/无源射频光电子器件近期发展的关键问题。

引言基于GaN的高电子迁移率，晶体管，凭借其高击穿电压、大带隙和高电子载流子速度，应用于高频放大器和高压功率开关中。

客户端的操作方式Redis实战分布式锁的实现Redisson实现分布式锁Redisson实现分布式锁的原理原理分析Jedis实现分布式锁管道模式使用方法Redis的应用架构Redis缓存与数据一致性问题关于缓存雪崩的解决方案缓存雪崩解决方式

缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透缓存雪崩，由于⼤量的key在同⼀时间失效，导致流量直接打到数据库，最终导致数据库宕机解决方案可以将key的过期时间设置随机值，避免同⼀时间过期缓存中间件宕机，可以通过对缓存中间件做高可用集群来避免

文章目录缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩Redis键的过期1.设置过期时间的命令2.过期时间设置原则3.Redis处理过期键策略4.Redis缓存淘汰策略Redis的线程1.版本变更中的多线程2.Redis

黄果树瀑布飞流直下的磅礴气势震撼得足以击穿人所有的私心杂念。瀑布溅起的每一片水雾似乎全是纯粹的空明，它们时时刻刻都在争抢着、壮怀激烈地把自己磕到崖下凸起的山石上，直到每一滴水珠在忿恨和不甘

更有一颗击穿了他的小腿，剧烈的疼痛让他差点昏过去。他受伤了。追踪的人接近的很快，马蹄和

传统书店雪崩式的关闭，复合式书店成为书店的新活路，很多实体书店在逐渐尝试建立含有自己特色的独立书店品牌。因此，笔者想借着本文，与读者讨论下「阅读」这件事。为什么德国人热爱阅读？

以下为一个我们正常的缓存流程：缓存雪崩：在双十一的时候，淘宝的首页访问量是非常大的，所以它的很多数据是放在redis缓存里面，对应redis中的key，假设设置了缓存失效的时间为3小时，超过这三个小时后

犹记得自己身怀绝技穿梭于崇山峻岭之间；犹记得踏着凌波微步徜徉于江河湖海间；犹记得使出六脉神剑击穿了傲气的鸠摩智；犹记得自己别着双枪将那些侵犯伙国土的强盗扫射的尸横遍野；犹记得自己还化身须眉男子，驰骋草原

缓存穿透缓存存在缓存不存在，数据库存在存在两种情况：key过期；新增缓存数据库不存在，缓存穿透要避免持续从数据库查不存在的数据（保护数据库），怎么做？方案：缓存空数据。

一、缓存的架构计算机体系结构中的缓存：多级缓存构建本地缓存方法：使用全局变量，一般适用于保存非常非常高频的数据项目的方案SQLAlchemy起到一定的本地缓存作用在同一请求中多次相同的查询只查询数据库一次，SQLAlchemy做了本地缓存（类似Django中的Queryset查询结果集），queryset查询集(查询结果集)其中一个作用就是缓存(起到了本地缓存的作用)使用Redis构建一层缓存，可

将相关的热点数据直接加载到缓存系统，以避免用户请求的时候，缓存中没有数据，每个请求直接访问数据库，导致服务器迅速宕机解决方案根据当天的访问情况，统计出热点数据创建脚本文件，在启动服务器时自动将热点数据写入缓存缓存雪崩简介在较短时间内

零、本文纲要一、认识Sentinel1、雪崩问题2、雪崩问题解决方案3、服务保护技术对比4、安装Sentinel二、使用Sentinel1、基础准备2、簇点链路三、限流规则1、默认流控设置2、流控模式设置

当提起这两个词的时候，是不是很多人都认为高并发=多线程？当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决，是不是一脸懵逼？确实，在一开始接触的时候，不少人都会将二者混淆，误以为所谓的高并发的系统就是能同时供海量用户访问，而采用多线程手段不就是可以提供系统的并发能力吗？实际上，他们两个总是相伴而生，但侧重点又有不同。什么是高并发？相对于分布式来讲，高并发在解决的问题上会集中一些，其反应的是同时有多少量：

我们的生产环境经常会出现一些不稳定的情况，如：大促时瞬间洪峰流量导致系统超出最大负载，load飙高，系统崩溃导致用户无法下单“黑马”热点商品击穿缓存，DB被打垮，挤占正常流量调用端被不稳定服务拖垮，线程池被占满