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

缓存穿透【什么是缓存穿透】频繁查询不在缓存中的数据，给原本被缓存保护的系统过大压力。【为什么会发生缓存穿透】1\.程序没写好；2\.恶意攻击。【怎样防止缓存穿透】1\.在对key进行查询之前，先做初步判断，如果key一定不存在（例如，对某表的缓存，key一定由数字组成，那么包含非数字的key一定是不存在的

\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，

前面讲过一些redis缓存的使用和数据持久化。感兴趣的朋友可以看看之前的文章，http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/771056.html(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fzhang

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。