Redis 缓存常见问题及解决方案 (一)

贡献者回答Redis 缓存常见问题及解决方案如下：

1. 缓存雪崩

问题描述：大量缓存同时失效，导致数据库压力陡增，可能引起数据库宕机。通常发生在缓存集中过期失效或Redis服务节点宕机时。解决方案：配置Redis集群：通过集群提升高可用性，确保部分节点宕机时，其他节点仍能提供服务。限流降级机制：利用加锁或队列控制读取数据库并写入缓存的线程数量，防止数据库过载。预热热点数据：部署前预热热点数据，并设置不同过期时间，均匀分布缓存失效时间。

2. 缓存穿透

问题描述：查询不存在的数据，当缓存和数据库均未命中时，请求直接冲击数据库，造成数据库压力。解决方案：保存空值：将不存在数据的结果缓存，并设置过期时间，避免重复查询数据库。使用布隆过滤器：预先判断数据存在性，避免不必要的数据库查询。

3. 缓存击穿

问题描述：热点数据高并发请求时，缓存失效瞬间，大量请求直接冲击数据库，形成巨大压力。解决方案：设置热点数据永不过期：对于极热点数据，可以设置为永不过期，减少缓存失效风险。利用分布式锁：在缓存失效时，利用分布式锁保证对热点数据的唯一访问，避免并发请求冲击数据库。主动构建或延长缓存：在缓存过期前主动构建缓存或延长缓存生命周期，确保缓存的有效性。

总结： 缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿是Redis缓存使用中常见的三大问题，均会对数据库造成巨大压力，影响系统稳定性。 通过配置Redis集群、限流降级机制、预热热点数据、保存空值、使用布隆过滤器以及设置热点数据永不过期、利用分布式锁、主动构建或延长缓存等策略，可以有效解决这些问题，提高系统的稳定性和性能。

如何使用Linux服务器内存交换提升性能 (二)

贡献者回答常见三大服务器负载问题有内存空间不足而无法加载应用，缓存文件时内存空间不足和过于频繁地使用内存交换。解决这三类问题可以基于Linux内存使用率最佳实践优化服务器，如将不活跃内存移到交换区。当然，在解决难题之前，每个独立的负载问题要求Linux内存分析。下面就让我们分别看看这三大问题该如何解决。 内存空间不足而无法加载应用 让一台没有足够内存的服务器去加载应用，这会出现内存短缺的情况。服务器会在缓冲区显示相对有限的内存数量，相应地，交换空间也使用得多。最简单的方法就是添加更多内存。不过优化Linux内存交换也能提升性能。确保不活跃内存页尽早交换出去，为所需的内存页腾出空间。 缓存文件时内存空间不足 如果你感觉缓存文件可能会出现内存不足的话，按照下面方法计算：如果可用缓存与缓存内存低于总RAM的30%，那么服务器可能遭遇内存不足。接下来检查/proc/meminfo的内容。如果不活跃(文件)内存总量明显高于缓存总量，那么服务器没有足够可用内存去缓存文件。在释放更多缓存时，首先查明是何种原因导致短缺。 如果Linux载入的程序要求太多内存的话，除了添加更多物理RAM内存别无他法。然而，使用内存的系统其它部分也可能导致缓存短缺。例如，将修改后的文件提交到磁盘可能需要很长时间。如果是这样，你会在投个程序中看到一个相对高的wa(等待I/O)参数，在/proc/meminfo会看见Dirty参数有个相对较高的值。如果是这样，修改磁盘性能是关键，能获得更好的内存性能。 内存交换用得太频繁 如果交换用得太多，vmstat监控工具会显示高si与so(换进与换出)动作。交换空间几乎填满，服务器可能的免费内存很低。 为了优化Linux内存，首先调查交换频繁的根源。通常，如果只有不活跃内存在交换区，那就不该有压力。在/proc/meminfo中，看交换量是否用得比不活跃内存的量还多。如果是，活跃内存页交换得很好，就算Linux内核需要经常访问活跃内存页。系统需要更多物理内存。 如果交换处于压力下，并分配了大量缓存，通过增加swappiness参数，可在服务器上减轻内存负载。更高的swappiness值让内核更快将内存页放到磁盘，减轻来自缓存的压力，让活跃内存得到更多可用内存。 更高的swappiness参数实际上降低了磁盘震荡，震荡通常由页频繁地换入换出而引起。增加的swappiness只是确保页移到应该待的交换区，使得服务器上的交换动作缓慢下来。

一文读懂缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩及其解决方案 (三)

贡献者回答引言：在实际项目中，Redis作为缓存中间件时，可能会遇到缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩三大问题。本文将详细介绍这三大问题的原因及解决方法。

在Redis工作流程中，客户端发起查询时，首先在缓存中查找，若存在则直接返回；若不存在，则继续查询数据库。若数据在缓存和数据库中均不存在，则问题开始显现。

一、Redis缓存穿透

1、什么是缓存穿透？

缓存穿透是指查询缓存和数据库中均不存在的数据，每次查询都直接穿透缓存，直接查询数据库，最终返回空结果。这种情况下，对数据库造成极大压力。

2、如何解决缓存穿透？

解决方法一般有两种：缓存空对象与使用布隆过滤器。

2、1. 缓存空对象

简单理解，当数据库查不到数据时，缓存空对象，并设置过期时间。缺点是需要额外内存空间，且可能导致缓存与数据库数据不一致。

2、2. 布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构，由位数组与多个哈希函数组成。初始化时，将所有key进行哈希运算，将对应位置元素设为1。查询时，再次哈希并判断对应位置元素，若全为1，则key可能在数据库中；若不全为1，则key不存在。

二、缓存击穿

1、什么是缓存击穿？

缓存击穿是指热点数据过期时，大量查询请求直接穿透缓存，直击数据库，造成数据库压力剧增。

2、如何解决缓存击穿？

解决方法有两种：设置key永不过期或使用分布式锁，限制同一时刻只有一个查询请求。

2、1. 热点Key值永不过期

设置key不自动过期，或后台定时更新缓存。

2、2. 分布式锁并发更新

使用加锁机制，同一时刻只有一个线程获取数据并更新缓存，其他线程等待。

三、缓存雪崩

1、什么是缓存雪崩？

缓存雪崩是指大量key同时过期或Redis故障，导致数据库查询压力激增。

2、如何解决缓存雪崩？

对于大量key同时过期，可通过分散过期时间。对于Redis故障，需采用高可用方案部署。此外，还可用其他策略，如设置key永不过期或使用分布式锁。

到底是什么原因造成的redis缓存雪崩? (四)

贡献者回答对于后端开发人员来说，缓存已成为项目中不可或缺的技术之一，它能显著提升系统性能。然而，不当使用或缺乏经验，也可能带来问题。今天，我们将探讨在项目中引入缓存可能遇到的三大问题。以下问题，你是否已经遭遇过呢？

1. 缓存穿透问题

大部分情况下，使用缓存的目的是减轻数据库压力，提高系统性能。一般流程是从缓存获取数据，若无则查询数据库，并将数据放入缓存。然而，如果用户请求的数据在缓存和数据库中均不存在，每次请求都会导致数据库查询，这种现象被称为缓存穿透。

为解决缓存穿透问题，可以对用户id进行校验，如只允许以特定前缀（如15开头）的id访问，这样能有效过滤恶意伪造的id请求。另一种方法是使用布隆过滤器，将数据库中的数据放入内存map快速判断，但数据量大时会占用较多内存空间。

使用布隆过滤器确实能解决缓存穿透问题，但也会带来误判。为了避免误判，可以适当增加hash函数的次数，同时需关注数据库数据更新时同步问题。

2. 缓存击穿问题

当访问热点数据时，如果数据在缓存中失效，且同时有大量请求访问，可能会导致数据库压力过大。解决方法是使用加锁限制并发访问，或者在key即将过期时自动续期，以保持数据在缓存中的有效状态。

3. 缓存雪崩问题

缓存雪崩指的是多个热门key同时失效，问题更为严重。为避免缓存雪崩，可以为每个key设置不同的过期时间，并在高并发环境下使用随机数增加过期时间的多样性。同时，通过高可用架构，如使用哨兵模式或集群模式，确保缓存服务器的稳定性。

解决缓存问题的关键在于合理设计和预判，确保系统在面对高并发和数据变动时保持稳定和高效。

美团面试：说说OOM三大场景和解决方案？ (五)

贡献者回答Java OOM的三大典型场景及解决方案如下：

1. 堆内存溢出 场景描述：当JVM试图为新对象分配空间但堆内存不足时，会发生堆内存溢出。 解决方案： 实时监控内存使用：通过监控工具实时了解应用的内存使用情况。 分析堆转储文件：利用在线和离线工具分析堆转储文件，找出内存泄漏的源头。 调整JVM参数：调整JVM参数以捕获堆转储，便于后续分析。 使用命令行工具：利用如jmap等命令行工具进行内存分析和诊断。

2. 元空间溢出 场景描述：元空间是存储类元数据的区域，当大量动态类生成导致元空间持续增长且GC无法释放时，会出现元空间溢出。 解决方案： 配置MaxMetaspaceSize：通过设置MaxMetaspaceSize参数来控制元空间的最大大小。 控制动态类的生成：优化代码，减少不必要的动态类生成，从而降低元空间的使用。

3. 堆外内存溢出 场景描述：Java NIO库使用的堆外内存，如用于高性能缓存，若管理不当也可能导致内存溢出。 解决方案： 确保堆外内存充足：根据应用需求合理配置堆外内存的大小。 合理分配和释放内存：编写代码时，注意合理分配和释放堆外内存，避免内存泄漏。

总结：为了有效预防和处理OOM问题，需要定期监控内存使用、分析堆转储文件，并根据实际场景调整JVM配置。同时，在项目上线前进行充分的内存管理优化也是至关重要的。

虽然我们无法避免生活中的问题和困难，但是我们可以用乐观的心态去面对这些难题，积极寻找这些问题的解决措施。泰豪律网希望Redis 缓存常见问题及解决方案，能给你带来一些启示。