redis缓存清理？redis数据清理六种方式

大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于redis缓存清理，redis数据清理六种方式这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

Redis缓存穿透是指什么如何解决缓存穿透的问题

如何解决Redis缓存穿透的问题？缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不会命中，通常出于容错的考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存层，如图所示整个过程分为如下3步：1）缓存层不命中。2）存储层不命中，不将空结果写回缓存。3）返回空结果。缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存保护后端存储的意义。缓存穿透问题可能会使后端存储负载加大，由于很多后端存储不具备高并发性，甚至可能造成后端存储宕掉。通常可以在程序中分别统计总调用数、缓存层命中数、存储层命中数，如果发现大量存储层空命中，可能就是出现了缓存穿透问题。造成缓存穿透的基本原因有两个：第一，自身业务代码或者数据出现问题；第二，一些恶意攻击、爬虫等造成大量空命中。下面我们来看一下如何解决缓存穿透问题。1.缓存空对象如下图所示，当第2步存储层不命中后，仍然将空对象保留到缓存层中，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，这样就保护了后端数据源。缓存空对象会有两个问题：第一，空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间（如果是攻击，问题更严重），比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。第二，缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为5分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象。

2.布隆过滤器拦截

如下所示，在访问缓存层和存储层之前，将存在的key用布隆过滤器提前保存起来，做第一层拦截。例如：一个推荐系统有4亿个用户id，每个小时算法工程师会根据每个用户之前历史行为计算出推荐数据放到存储层中，但是最新的用户由于没有历史行为，就会发生缓存穿透的行为，为此可以将所有推荐数据的用户做成布隆过滤器。如果布隆过滤器认为该用户id不存在，那么就不会访问存储层，在一定程度保护了存储层。

redis两种存储方式哪个占用空间大

RDB每次进行快照方式会重新记录整个数据集的所有信息。RDB在恢复数据时更快，可以最大化redis性能

AOF有序的记录了redis的命令操作，他不断地对aof文件添加操作日志记录，文件会逐渐变大，用所以AOF模式占用空间大，不过实际引用中两种模式混合使用，并且本身有淘汰策略

本地缓存和redis区别

本地缓存和Redis都是用于存储数据的工具，但它们有区别：

存储位置不同：本地缓存存储在应用程序进程内部的内存中，而Redis是一个独立的进程，通过网络协议提供服务。

存储策略不同：本地缓存的存储策略通常是基于LRU算法实现的，即最近最少使用的数据会被清除；而Redis默认使用的是基于虚拟内存的方式，即数据会被存储在内存和磁盘中，内存不足时，部分数据会被换出到磁盘中。

功能不同：本地缓存通常只能用于单机应用程序的缓存，而Redis可以支持分布式缓存和持久化存储、消息队列等多种功能。

性能不同：由于本地缓存存储在应用程序内部，访问速度较快，但由于存储空间有限，可能会导致应用程序频繁的访问数据库；而Redis作为一个独立的进程，可以独立于应用程序，提供更快的数据访问速度和更稳定的性能。

因此，本地缓存和Redis都有各自的优点和适用场景，需要根据具体的业务需求和性能需求综合考虑。

redis缓存中的数据频繁修改产生什么影响

当Redis缓存中的数据频繁修改时，可能会产生以下影响：

1.缓存穿透：频繁修改的数据可能导致缓存击穿。这是因为在数据更新时，缓存中的数据将被清空，而后续的请求可能会尝试从数据库中获取数据。当数据频繁更新时，缓存将失去其作为缓存的价值，导致缓存穿透。

2.缓存预热：频繁修改的数据可能导致缓存预热问题。在这种情况下，每次数据更新都会导致缓存的预热，使得缓存系统在数据初始加载阶段运行缓慢。为了解决这个问题，可以尝试将频繁修改的数据从缓存中移除，或者将这些数据的缓存时间设置得更短。

3.缓存一致性问题：当数据频繁修改时，缓存中的数据可能与数据库中的数据不一致。这可能导致数据的不一致性，影响应用程序的性能和准确性。为了解决这个问题，可以采用分布式锁、版本号等机制来确保缓存与数据库的数据一致性。

4.增加Redis服务器负担：频繁修改的数据可能导致Redis服务器的压力增加。在高并发场景下，过多的数据修改请求可能导致Redis服务器的性能下降。为了缓解这个问题，可以考虑对数据进行分片、使用持久化策略等方法来提高Redis服务器的性能。

5.数据冗余：当数据频繁修改时，缓存中的数据可能会变得冗余。由于数据在修改后可能会被更新到多个缓存中，这可能导致数据的冗余和不一致性。为了解决这个问题，可以采用更新策略，例如在数据修改时只更新必要的缓存。

综上所述，当Redis缓存中的数据频繁修改时，可能会产生缓存穿透、缓存预热、缓存一致性问题、增加Redis服务器负担以及数据冗余等影响。因此，在设计缓存策略时，需要权衡数据修改的频率和性能要求，以实现最佳的缓存性能和数据一致性。

redis缓存的关键

Redis缓存的关键是key-value中key要保持唯一。

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