熔断器雪崩效应在微服务架构中通常会有多个服务层调用，基础服务的故障可能会导致级联故障，进而造成整个系统不可用的情况，这种现象被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将不可用逐渐放大的过程。如果下图所示：A作为服务提供者，B为A的服务消费者，C和D是B

Redis击穿、穿透、雪崩的解决方案击穿和穿透场景：指的是单个key在缓存中查不到，去数据库查询（透过redis去查db叫击穿）区别：击穿：数据在数据库中真实存在，缓存丢失，大量请求击穿数据库穿透：数据在缓存中没有，数据库中也没有

Guava的两种缓存策略缓存在很多场景下都需要使用，如果电商网站的商品类别的查询，订单查询，用户基本信息的查询等等，针对这种读多写少的业务，都可以考虑使用到缓存。在一般的缓存系统中，除了分布式缓存，还会有多级缓存，在提升一定性能的前提下，可以在一定程度上避免缓存击穿或缓存雪崩，也能降低分布式缓存的负载。Guav

        上一篇主要针对Redis的内存淘汰机制以及Redis容易引发的三大问题：缓存击穿、缓存穿透以及缓存雪崩进行了详细的讲解以及提供了业界常用的解决方案。本篇主要讲讲Redis的持久化机制，Redis受开发者欢迎的一大原因就是因为可持久化的特性。我们如何保证Redis宕机之后重启可以将数据进行恢复？所以一般情

\TOC\Redis之缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级1、缓存雪崩　　发生场景：当Redis服务器重启或者大量缓存在同一时期失效时,此时大量的流量会全部冲击到数据库上面,数据库有可能会因为承受不住而宕机　　解决办法：　　　　1）随机均匀设置失效

Redis缓存穿透、缓存雪崩缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。产生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，

【相关概念】缓存击穿：指的是一些热点数据过期，由于热点数据存在并发量大的特性，所以短时间内对数据库的造成很大的冲击，导致系统瘫痪。常见于例如微博系统中明星结婚或出轨时微博瘫痪的情况。缓存雪崩：指的是大量数据或全部数据集中过期失效的情况，这种情况是由于大量数据设置了相同的过期时间而导致的。【使用缓存的流程】

作者：刘须华一、背景概述： R2M缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。而缓存最常见的问题是缓存穿透、击穿和雪崩，在高并发下这三种情况都会有大量请求落到数据库，导致数据库资源占满，引起数据库故障。平时

背景系统稳定性问题往往涉及复杂的因果关系。例如，一个系统的崩溃可能由多个因素引起，包括硬件故障、软件bug、业务配置、外部攻击或其他操作不当等。理解这些因素之间的因果关系对于系统稳定性建设至关重要。举个例子：服务雪崩A服务调用B服务之间发生了雪崩效应，原本

本文向读者解释了Redis使用过程中，数据不一致、缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透等问题的定义，并给出对应的解决方案。