⑴ 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。
⑵ 用redis 做為數據緩存，怎麼能把redis中的數據定時更新到mysql中
這是個有坑的方法，一般流量不大的情況可以用，比如，後台系統。但是前端用戶流量大的場景下，一旦熱數據緩存命中率發生問題，瞬間轉移到資料庫的請求會把系統搞死的。所以，不應該採用這種策略。
⑶ 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。
⑷ 請教大家一個Redis緩存處理機制
應用Redis實現數據的讀寫，同時利用隊列處理器定時將數據寫入mysql。同時要注意避免沖突，在redis啟動時去mysql讀取所有表鍵值存入redis中，往redis寫數據時，對redis主鍵自增並進行讀取，若mysql更新失敗，則需要及時清除緩存及同步redis主鍵。這樣處理，主要是實時讀寫redis，而mysql數據則通過隊列非同步處理，緩解mysql壓力，不過這種方法應用場景主要基於高並發，而且redis的高可用集群架構相對更復雜，一般不是很推薦。
⑸ 常見的緩存策略有哪些，如何做到緩存與 db 里的數據一致性
您： 種writer-reader架構般思路緩存更新階段由writer解決致性問題資料庫數據變化同步更新redis並確保緩存更新功 作完整性判斷檢查全部屬性數據使用自增版本號（或間戳）判斷否新 作置檢測優化降低掃描代價針近間周期內（依0min）資料庫更新數據集合應該比較redis進行檢查代價比較
⑹ redis是怎麼分布式緩存數據的
Redis使用單線程的IO復用模型，自己封裝了一個簡單的AeEvent事件處理框架，主要實現了epoll、kqueue和select，對於單純只有IO操作來說，單線程可以將速度優勢發揮到最大，但是Redis也提供了一些簡單的計算功能
比如排序、聚合等，對於這些操作，單線程模型實際會嚴重影響整體吞吐量，CPU計算過程中，整個IO調度都是被阻塞住的。
⑺ redis怎麼實現資料庫的緩存
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。
⑻ 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。
(8)redis緩存策略擴展閱讀
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）
⑼ 雲海OA系統是否支持redis緩存策略
確定已經採用redis緩存服務來提高運營負載性能。