redis(7)

redis的概念问题：

缓存预热就是系统启动前，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓
存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！

缓存雪崩
缓存雪崩就是瞬间过期数据量太大，导致对数据库服务器造成压力。如能够有效避免过期时间集中，可以有效解决雪崩现象的出现
（约40%），配合其他策略一起使用，并监控服务器的运行数据，根据运行记录做快速调整。
数据库服务器崩溃1. 系统平稳运行过程中，忽然数据库连接量激增
2. 应用服务器无法及时处理请求
3. 大量408，500错误页面出现
4. 客户反复刷新页面获取数据
5. 数据库崩溃
6. 应用服务器崩溃
7. 重启应用服务器无效
8. Redis服务器崩溃
9. Redis集群崩溃
10. 重启数据库后再次被瞬间流量放倒
解决方案
　　1. 更多的页面静态化处理
　　2. 构建多级缓存架构
　　　　Nginx缓存+redis缓存+ehcache缓存
　　3. 检测Mysql严重耗时业务进行优化
　　　　对数据库的瓶颈排查：例如超时查询、耗时较高事务等
　　4. 灾难预警机制
　　　　监控redis服务器性能指标
　　　　 CPU占用、CPU使用率
　　　　 内存容量
　　　　 查询平均响应时间
　　　　 线程数
　　5. 限流、降级
　　　　短时间范围内牺牲一些客户体验，限制一部分请求访问，降低应用服务器压力，待业务低速运转后再逐步放开访问

缓存击穿
缓存击穿就是单个高热数据过期的瞬间，数据访问量较大，未命中redis后，发起了大量对同一数据的数据库访问，导致对数据库服
务器造成压力。应对策略应该在业务数据分析与预防方面进行，配合运行监控测试与即时调整策略，毕竟单个key的过期监控难度
较高，配合雪崩处理策略即可
数据库服务器崩溃
1. 系统平稳运行过程中
2. 数据库连接量瞬间激增
3. Redis服务器无大量key过期
4. Redis内存平稳，无波动
5. Redis服务器CPU正常
6. 数据库崩溃

缓存穿透
缓存击穿访问了不存在的数据，跳过了合法数据的redis数据缓存阶段，每次访问数据库，导致对数据库服务器造成压力。通常此类
数据的出现量是一个较低的值，当出现此类情况以毒攻毒，并及时报警。应对策略应该在临时预案防范方面多做文章。
数据库服务器崩溃
1. 系统平稳运行过程中
2. 应用服务器流量随时间增量较大
3. Redis服务器命中率随时间逐步降低
4. Redis内存平稳，内存无压力
5. Redis服务器CPU占用激增
6. 数据库服务器压力激增
7. 数据库崩溃
解决方案
　　1. 缓存null
　　　　对查询结果为null的数据进行缓存（长期使用，定期清理），设定短时限，例如30-60秒，最高5分钟
　　2. 白名单策略
　　　　 提前预热各种分类数据id对应的bitmaps，id作为bitmaps的offset，相当于设置了数据白名单。当加载正常数据时，放
　　　　行，加载异常数据时直接拦截（效率偏低）
　　　　 使用布隆过滤器（有关布隆过滤器的命中问题对当前状况可以忽略）
　　3. 实施监控
　　　　实时监控redis命中率（业务正常范围时，通常会有一个波动值）与null数据的占比
　　　　 非活动时段波动：通常检测3-5倍，超过5倍纳入重点排查对象
　　　　 活动时段波动：通常检测10-50倍，超过50倍纳入重点排查对象
　　　　根据倍数不同，启动不同的排查流程。然后使用黑名单进行防控（运营）
　　4. key加密
　　　　问题出现后，临时启动防灾业务key，对key进行业务层传输加密服务，设定校验程序，过来的key校验
　　　　例如每天随机分配60个加密串，挑选2到3个，混淆到页面数据id中，发现访问key不满足规则，驳回数据访问