海量数据下如何正确访问Redis服务才不会挂掉？
java如何解决内存缓存击穿问题？
第一，做好监控，及时预警，比如当前有多少存活的值，命中率多少等等，防止抓瞎
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第二，做好主备，防止中间件单点故障
第三，做好缓存持久化，为什么要持久化，是防止中间件不可用，直接穿到最底层了。这个持久化并不是说是redis自己的持久化，而是额外的
第四，就算穿库，也要保障你的执行效率是高的，不要因为有了缓存就忽略了最基础的部分
简要说下缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩的出现情景和解决方案！
出现上述问题的前提：因为数据库使用磁盘存取数据，往往比较慢，而缓存使用内存（而且通常是key-value型），存取较快！
这样先使用内存缓存来缓存数据库数据，读取数据的时候先从缓存读取，只有获取不到的时候才从数据库获取！
下面分别从概念，出现场景，解决方案来说：
①，缓存穿透
概念：访问一个不存在的key，所有的读取都会访问数据库，通常数据库中也没有这样的数据，造成穿透，数据量大时，导致数据库卡死！
出现情景：一般数据库都是使用正整数来做id，然后使用id作为key缓存，如果有人恶意攻击，传一个负数（-100）做大量查询，那么数据库崩溃！
解决办法：
1，设置拦截，对不符合要求的id直接拦截！
海量数据下如何正确访问Redis服务才不会挂掉？
海量数据下正确的访问redis要注意的事情有很多，基本上可以从服务治理，数据，redis正确使用三个方面来讲。
既然是海量数据，那么服务肯定要拆分成多个服务，最常见的采用“大中台，小前台”的概念，中台分各个服务中心，各个中心去维护自己中心负责的服务，向上游前台提供数据和服务。比如一个做内容付费的公司可以有内容中心、商品中心、交易中心
用户中心、促销中心、基础中心、开放平台等，中心之间采用RPC通信或者数据共享。
在做好服务治理和数据划分的基础上，这个时候就是重点讲如何正确使用redis的时候了，个人列举了部分细则仅供大家参考：
熟练使用五种数据结构（String、Set|、Hash、List、ZSet）以及每种数据结构的适用场景和注意事项；
防止缓存雪崩，即避免大批量缓存同一时间段集中过期，导致大量请求都怼到数据库上，导致数据库连接数爆满、宕机；
防止缓存穿透，避免redis中热点key存入了null或者不存在，导致大量请求绕过redis请求数据库去了；
避免大key的存在：比如一个redis集群是16G，共8个节点，每个节点平均分配2G的内存，这时候如果有一个大的hash key占用内存超过2G了，这个时候尽管集群还有剩余的空间，这个大key的写入依旧会失败，单个key是无法做到集群的，另外再想想如果一个hash存储了大量的数据，考虑一下性能问题？
禁止使用keys、flushall、flushdb等，运维同学通过redis的rename机制禁掉命令，或者使用scan的方式渐进式处理；
批量读写redis请采用pipeline管道的方式；
要保证Redis不会挂掉，也就是提高Redis的高可用性，可以从这么几个方面考虑。
Redis单副本：也就是只部署一台Redis，不需要节点之间的数据同步，架构简单，部署方便；但是单台机器毕竟是有风险的，按照题目中【海量数据】的场景，是不能达到高可用要求的。
Redis主从：主从实例可以部署在不同的物理服务器上，充分利用多台服务器的资源，在主库发生故障的时候，可以进行主备切换，从而保证系统的稳定运行，甚至可以做到读写分离，主库专门用作写操作，一台或多台备库进行读操作；但是当主库发生故障的时候（如果没有HA方案的话），是需要手动进行主备切换的。
Redis Sentinel：部署架构分为两部分【Sentinel集群】和【数据集群】；Sentinel集群是由多个Sentinel节点组成的分布式集群，通常是2N+1台服务器，可以实现故障发现和转移、客户端通知等功能；数据集群用于存储数据；它能够解决主从模式下的自动切换问题，并且数据集群是可以横向扩展的；当然这个架构实现和部署起来，也更为复杂一些；并且这个架构不能做到读写分离。
Redis Cluster：Redis 3.0集群，是分布式集群解决方案之一，物理架构中配置2N个节点（主从一一对应），主节点提供读写操作，从节点作为备份；数据分布保存在多个节点上，是一种无中心的架构，如果有部分节点发生故障，能够实现故障自动转移和切换，用投票机制完成备库升级为主库（下文的Redis分片章节，还会介绍到Redis Cluster）。
到此，以上就是小编对于redis缓存雪崩解决方案是什么意思啊的问题就介绍到这了，希望这2点解答对大家有用。
本文名称：海量数据下如何正确访问Redis服务才不会挂掉？
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