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我是🌟廖志伟🌟，一名🌕Java开发工程师🌕、📝Java领域优质创作者📝、🎉CSDN博客专家🎉、🌹幕后大佬社区创始人🌹。拥有多年一线研发经验，研究过各种常见框架及中间件的底层源码，对于大型分布式、微服务、三高架构（高性能、高并发、高可用）有过实践架构经验。

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本文内容：

redis

缓存雪崩

一个系统，高峰期请求为5000次/秒，4000次走了缓存，只有1000次落到了数据库上，数据库每秒1000的并发是一个正常的指标，完全可以正常工作，但如果缓存宕机了，或者缓存设置了相同的过期时间，导致缓存在同一时刻同时失效，每秒5000次的请求会全部落到数据库上，数据库立马就死掉了，因为数据库一秒最多抗2000个请求，如果DBA重启数据库，立马又会被新的请求打死了，这就是缓存雪崩。

解决方案：

事前：redis高可用，主从+哨兵，redis cluster，避免全盘崩溃事中：本地ehcache缓存 + hystrix限流&降级，避免MySQL被打死

事后：redis持久化RDB+AOF，快速恢复缓存数据缓存的失效时间设置为随机值，避免同时失效

缓存穿透

客户端每秒发送5000个请求，其中4000个为黑客的恶意攻击，即在数据库中也查不到。举个例子，用户id为正数，黑客构造的用户id为负数，如果黑客每秒一直发送这4000个请求，缓存就不起作用，数据库也很快被打死。

解决方案：

对请求参数进行校验，不合理直接返回查询不到的数据也放到缓存，value为空，如 set -999 “” 使用布隆过滤器，快速判断key是否在数据库中存在，不存在直接返回

缓存击穿

设置了过期时间的key，承载着高并发，是一种热点数据。从这个key过期到重新从MySQL加载数据放到缓存的一段时间，大量的请求有可能把数据库打死。缓存雪崩是指大量缓存失效，缓存击穿是指热点数据的缓存失效。

解决方案：

设置key永远不过期，或者快过期时，通过另一个异步线程重新设置key 当从缓存拿到的数据为null，重新从数据库加载数据的过程上分布式锁

总结

以上就是今天要讲的内容，还希望各位读者大大能够在评论区积极参与讨论，给文章提出一些宝贵的意见或者建议📝，合理的内容，我会采纳更新博文，重新分享给大家。

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给读者大大的话

我本身是一个很普通的程序员，放在人堆里，除了与生俱来的🌹盛世美颜🌹、所剩不多的发量，就剩下180的大高个了。就是我这样的一个人，默默坚持写博文也有好多年了，有句老话说的好，🌕牛逼之前都是傻逼式的坚持🌕。希望自己可以通过大量的作品，时间的积累，个人魅力、运气和时机，可以打造属于自己的🌟技术影响力🌟。同时也希望自己可以成为一个🎄懂技术🎄，🎄懂业务🎄，🎄懂管理🎄的综合型人才，作为项目架构路线的总设计师，掌控全局的🌕团队大脑🌕，技术团队中的🍊绝对核心🍊是我未来几年不断前进的目标。

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