Ⅰ 該怎麼解決 Redis 緩存穿透和緩存雪崩問題
緩存雪崩： 由於緩存層承載著大量請求，有效地 保護了存儲層，但是如果緩存層由於某些原因不能提供服務，比如 Redis 節點掛掉了，熱點 key 全部失效了，在這些情況下，所有的請求都會直接請求到資料庫，可能會造成資料庫宕機的情況。
預防和解決緩存雪崩問題，可以從以下三個方面進行著手：
1、使用 Redis 高可用架構：使用 Redis 集群來保證 Redis 服務不會掛掉
2、緩存時間不一致： 給緩存的失效時間，加上一個隨機值，避免集體失效
3、限流降級策略：有一定的備案，比如個性推薦服務不可用了，換成熱點數據推薦服務
緩存穿透： 緩存穿透是指查詢一個根本不存在的數據，這樣的數據肯定不在緩存中，這會導致請求全部落到資料庫上，有可能出現資料庫宕機的情況。
預防和解決緩存穿透問題，可以考慮以下兩種方法：
1、緩存空對象： 將空值緩存起來，但是這樣就有一個問題，大量無效的空值將佔用空間，非常浪費。
2、布隆過濾器攔截： 將所有可能的查詢key 先映射到布隆過濾器中，查詢時先判斷key是否存在布隆過濾器中，存在才繼續向下執行，如果不存在，則直接返回。布隆過濾器有一定的誤判，所以需要你的業務允許一定的容錯性。
Ⅱ 如何檢測彈性緩存Redis的連通性
你是想問如何檢測redis集群的存活還是只是檢測redis主機的連通性？
1、redis集群檢查
1）、配置多主多從，哨兵模式。保證集群高可用行
2）檢測集群存活，可通過telnet redis埠，進程是否存活
2、主機連通性
1）、 ssh -v -p port username@ip
2）、telnet ip port
3）、curl ip:port
4）、wget ip:port
Ⅲ Redis是什麼緩存機制
redis(RemoteDictionaryServer)遠程數據服務
內存高速緩存資料庫。C語言編寫，數據模型為key-value，Nosql資料庫。
希望對你有所啟發。apeit-程序猿IT中redis章節講的不錯，由淺入深，適合入門學習。
Ⅳ 怎麼實現redis的資料庫的緩存
大致為兩種措施：
一、腳本同步：
1、自己寫腳本將資料庫數據寫入到redis/memcached。
2、這就涉及到實時數據變更的問題（mysql row binlog的實時分析），binlog增量訂閱Alibaba 的canal ，以及緩存層數據 丟失/失效 後的數據同步恢復問題。
二、業務層實現：
1、先讀取nosql緩存層，沒有數據再讀取mysql層，並寫入數據到nosql。
2、nosql層做好多節點分布式（一致性hash），以及節點失效後替代方案（多層hash尋找相鄰替代節點），和數據震盪恢復了。
Ⅳ redis緩存原理
redis緩存原理是sql語句時key值，查詢結果resultSet是value，當同一個查詢語句訪問時（select * from t_proct），只要曾經查詢過，調用緩存直接返回resultSet，節省了資料庫讀取磁碟數據的時間。
redis的存儲分為內存存儲、磁碟存儲和log文件三部分，配置文件中有三個參數對其進行配置。
save seconds updates，save配置，指出在多長時間內，有多少次更新操作，就將數據同步到數據文件。這個可以多個條件配合，比如默認配置文件中的設置，就設置了三個條件。
appendonly yes/no ，appendonly配置，指出是否在每次更新操作後進行日誌記錄，如果不開啟，可能會在斷電時導致一段時間內的數據丟失。因為redis本身同步數據文件是按上面的save條件來同步的，所以有的數據會在一段時間內只存在於內存中。
(5)檢測彈性緩存redis擴展閱讀
redis的出現，很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部 分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便。
Redis支持主從同步。數據可以從主伺服器向任意數量的從伺服器上同步，從伺服器可以是關聯其他從伺服器的主伺服器。這使得Redis可執行單層樹復制。
存檔可以有意無意的對數據進行寫操作。由於完全實現了發布/訂閱機制，使得從資料庫在任何地方同步樹時，可訂閱一個頻道並接收主伺服器完整的消息發布記錄。同步對讀取操作的可擴展性和數據冗餘很有幫助。
redis的官網地址，redis.io。（域名後綴io屬於國家域名，是british Indian Ocean territory，即英屬印度洋領地）
Ⅵ 我在本地安裝redis測試緩存，然後我的C盤就被塞滿了，求如何解決啊
用安全衛士、電腦管家之類的清除垃圾文件
Ⅶ 如何通過java對redis進行性能測速
redis是一個key-value存儲系統。和Memcached類似，它支持存儲的value類型相對更多，包括string(字元串)、list(鏈表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希類型）。這些數據類型都支持push/pop、add/remove及取交集並集和差集及更豐富的操作，而且這些操作都是原子性的。在此基礎上，redis支持各種不同方式的排序。與memcached一樣，為了保證效率，數據都是緩存在內存中。區別的是redis會周期性的把更新的數據寫入磁碟或者把修改操作寫入追加的記錄文件，並且在此基礎上實現了master-slave(主從)同步。
Redis 是一個高性能的key-value資料庫。 redis的出現，很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部 分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便。[1]
Redis支持主從同步。數據可以從主伺服器向任意數量的從伺服器上同步，從伺服器可以是關聯其他從伺服器的主伺服器。這使得Redis可執行單層樹復制。存檔可以有意無意的對數據進行寫操作。由於完全實現了發布/訂閱機制，使得從資料庫在任何地方同步樹時，可訂閱一個頻道並接收主伺服器完整的消息發布記錄。同步對讀取操作的可擴展性和數據冗餘很有幫助。
redis的官網地址，非常好記，是redis.io。（特意查了一下，域名後綴io屬於國家域名，是british Indian Ocean territory，即英屬印度洋領地）
目前，Vmware在資助著redis項目的開發和維護。
Ⅷ 如何用Redis緩存改善資料庫查詢性能
因為Redis具有在數據存儲中快速讀寫數據的能力，所以它比關系型資料庫更具有性能優勢。但是，關鍵值數據存儲是簡單的;它們沒有一個類似於
SQL的查詢語言或者結構化的數據模型。相反，它們有一個把鍵值作為與數值相關的標識符來使用的簡單字典或哈希模式。管理員使用這些鍵來進行數值的存儲和
檢索。
鍵值存儲是簡單快速的，它可用於實現豐富數據模型和關系型資料庫查詢功能的良好匹配。但是，有時候還是使用鍵值與關系型資料庫的組合為好。此外，還有很多商業支持的鍵值資料庫，包括Redis、Riak和Areospike等。
為了運行一個優化熱門查詢性能的Redis緩存，首先應確定你希望緩存的查詢結果。其中，應重點關注最常用的和最耗時的查詢，然後確定應緩沖查詢中的數據。為簡便起見，緩存查詢返回的所有列值。
為鍵值定義一個命名約定;可以使用行主鍵和列名的組合來構造密鑰。例如，其主鍵ID為 198278的 產品描述可以『198278:descry』的鍵值進行存儲。確保你的命名規則是簡單和規則驅動的，以便於使用最少的代碼來實現鍵的程序化創建。
接下來，確定是運行Redis緩存作為自助管理服務還是運行亞馬遜的ElastiCache。運行用戶自己的Redis實例將賦予管理人員對緩存的完全控制權。而這一控制權意味著靈活性，例如當有超出容量的情況出現時，管理人員有使用現有保留實例的權力。
此外，當用戶想要把應用程序從一家雲計算供應商遷移至另一家時，他們會發現完整的管理控制許可權是非常有用的。
如果用戶選擇運行一個自助管理的Redis實例，可下載伺服器。Redis的客戶端支持30種以上編程語言——從Java和Python到Prolog和Smalltalk。
已經使用AWS環境的企業可能會想要使用ElastiCache。除了諸如託管打補丁這樣的優點之外，亞馬遜ElastiCache支持一系列高速
緩存優化的節點類型，具體包括從中型到2X的m3節點、從大型到8X的r3節點以及從微型到中型的t2節點。ElastiCache還支持一些上一代的節
點類型，例如選擇m1、m2、t1和c1節點。
ElastiCache還支持多個可用區。如果有一個節點發生故障，一個讀操作復制節點將取代故障節點。任何需要確保應用程序運行的DNS變更都是
自動完成的，同時會創建一個新的讀操作副本。ElastiCache允許基於單位時間使用率的按需定價模式，以及一年期或三年期預付費的節點使用條款。完
整定價清單可以在這里找到。
如果使用Redis緩存和亞馬遜ElastiCache，那麼就可以從AWS管理控制台啟動一個集群。除了設置Redis服務外，還需要修改應用程
序代碼以便於能夠使用緩存。一個常用的模式就是，檢查緩存中是否存在有一個鍵值，如果沒有就執行一個SQL查詢以檢索數據，然後將其存儲在緩存中。當緩沖
存滿時，可以配置Redis刪除舊數據，這樣就不需要用戶使用專門的代碼來處理緩存存滿的情況了。
Ⅸ Redis 緩存和資料庫之間的數據校驗該怎麼做
Redis 緩存和資料庫之間的數據校驗該怎麼做
這種writer-reader架構，一般思路是在緩存更新階段由writer來解決一致性問題，當資料庫數據變化時，同步更新redis並確保緩存更新成功。
作為完整性判斷，可以不檢查全部的屬性，而對數據使用一個自增的版本號（或時間戳）來判斷是否最新。
作為後置的檢測，可以優化來降低掃描的代價，如只針對最近一個時間周期內（如10min）資料庫中更新過的數據，這個集合應該比較小，去redis中進行檢查的代價會比較低。
Ⅹ 查詢數據放入了redis中緩存，怎麼查看緩存的數據
普通分頁
一般分頁做緩存都是直接查找出來，按頁放到緩存里，但是這種緩存方式有很多缺點。
如緩存不能及時更新，一旦數據有變化，所有的之前的分頁緩存都失效了。
比如像微博這樣的場景，微博下面現在有一個頂次數的排序。這個用傳統的分頁方式很難應對。
一種思路
最近想到了另一種思路。
數據以ID為key緩存到Redis里；
把數據ID和排序打分存到Redis的skip list，即zset里；
當查找數據時，先從Redis里的skip list取出對應的分頁數據，得到ID列表。
用multi get從redis上一次性把ID列表裡的所有數據都取出來。如果有缺少某些ID的數據，再從資料庫里查找，再一塊返回給用戶，並把查出來的數據按ID緩存到Redis里。
在最後一步，可以有一些小技巧：
比如在缺少一些ID數據的情況下，先直接返回給用戶，然後前端再用ajax請求缺少的ID的數據，再動態刷新。