4、有MySQL不就夠用了嗎?為什么要用Redis這種新的數(shù)據(jù)庫(kù)?

主要是因?yàn)?Redis 具備高性能和高并發(fā)兩種特性。

高性能:假如用戶第一次訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)中的某些數(shù)據(jù)。這個(gè)過(guò)程會(huì)比較慢,因?yàn)槭菑挠脖P上讀取的。將該用戶訪問(wèn)的數(shù)據(jù)存在緩存中,這樣下一次再訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)的時(shí)候就可以直接從緩存中獲取了。操作緩存就是直接操作內(nèi)存,所以速度相當(dāng)快。如果數(shù)據(jù)庫(kù)中的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)改變的之后,同步改變緩存中相應(yīng)的數(shù)據(jù)即可!高并發(fā):直接操作緩存能夠承受的請(qǐng)求是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的,所以我們可以考慮把數(shù)據(jù)庫(kù)中的部分?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到緩存中去,這樣用戶的一部分請(qǐng)求會(huì)直接到緩存這里而不用經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)。

5、C++中的Map也是一種緩存型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),為什么不用Map,而選擇Redis做緩存?

嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)緩存分為本地緩存和分布式緩存。

那以 C++ 語(yǔ)言為例,我們可以使用 STL 下自帶的容器 map 來(lái)實(shí)現(xiàn)緩存,但只能實(shí)現(xiàn)本地緩存,它最主要的特點(diǎn)是輕量以及快速,但是其生命周期隨著程序的銷毀而結(jié)束,并且在多實(shí)例的情況下,每個(gè)實(shí)例都需要各自保存一份緩存,緩存不具有一致性。

使用 Redis 或 Memcached 之類的稱為分布式緩存,在多實(shí)例的情況下,各實(shí)例共享一份緩存數(shù)據(jù),緩存具有一致性。這是Redis或者M(jìn)emcached的優(yōu)點(diǎn)所在,但它也有缺點(diǎn),那就是需要保持 Redis 或 Memcached服務(wù)的高可用,整個(gè)程序架構(gòu)上較為復(fù)雜。

6、使用Redis的好處有哪些?

1、訪問(wèn)速度快,因?yàn)閿?shù)據(jù)存在內(nèi)存中,類似于Java中的HashMap或者C++中的Map,這兩者的優(yōu)勢(shì)就是查找和操作的時(shí)間復(fù)雜度都是O(1)

2、數(shù)據(jù)類型豐富,支持String,list,set,sorted set,hash這五種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

3、支持事務(wù),Redis中的操作都是原子性,換句話說(shuō)就是對(duì)數(shù)據(jù)的更改要么全部執(zhí)行,要么全部不執(zhí)行,這就是原子性的定義

4、特性豐富:Redis可用于緩存,消息,按key設(shè)置過(guò)期時(shí)間,過(guò)期后將會(huì)自動(dòng)刪除。

7、Memcached與Redis的區(qū)別都有哪些?

1、存儲(chǔ)方式

Memecache把數(shù)據(jù)全部存在內(nèi)存之中,斷電后會(huì)掛掉,沒(méi)有持久化功能,數(shù)據(jù)不能超過(guò)內(nèi)存大小。Redis有部份存在硬盤上,這樣能保證數(shù)據(jù)的持久性。

2、數(shù)據(jù)支持類型

Memcache對(duì)數(shù)據(jù)類型支持相對(duì)簡(jiǎn)單,只有String這一種類型Redis有復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。Redis不僅僅支持簡(jiǎn)單的k/v類型的數(shù)據(jù),同時(shí)還提供 list,set,zset,hash等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲(chǔ)。

3、使用底層模型不同

它們之間底層實(shí)現(xiàn)方式 以及與客戶端之間通信的應(yīng)用協(xié)議不一樣。Redis直接自己構(gòu)建了VM 機(jī)制 ,因?yàn)橐话愕南到y(tǒng)調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)的話,會(huì)浪費(fèi)一定的時(shí)間去移動(dòng)和請(qǐng)求。

4、集群模式:Memcached沒(méi)有原生的集群模式,需要依靠客戶端來(lái)實(shí)現(xiàn)往集群中分片寫入數(shù)據(jù);但是 Redis 目前 是原生支持 cluster 模式的．

5、Memcached是多線程,非阻塞IO復(fù)用的網(wǎng)絡(luò)模型;Redis使用單線程的多路 IO 復(fù)用模型。

6、Value 值大小不同:Redis 最大可以達(dá)到 512MB;Memcached 只有 1MB。

8、Redis比Memcached的優(yōu)勢(shì)在哪里?

1、Memcached所有的值均是簡(jiǎn)單字符串,Redis作為其替代者,支持更為豐富的數(shù)據(jù)類型

2、Redis 的速度比 Memcached 快很多

3、Redis可以做到持久化數(shù)據(jù)

9、緩存中常說(shuō)的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)是什么?

其實(shí)就是名字上的意思,熱數(shù)據(jù)就是訪問(wèn)次數(shù)較多的數(shù)據(jù),冷數(shù)據(jù)就是訪問(wèn)很少或者從不訪問(wèn)的數(shù)據(jù)。

需要注意的是只有熱點(diǎn)數(shù)據(jù),緩存才有價(jià)值對(duì)于冷數(shù)據(jù)而言,大部分?jǐn)?shù)據(jù)可能還沒(méi)有再次訪問(wèn)到就已經(jīng)被擠出內(nèi)存,不僅占用內(nèi)存,而且價(jià)值不大。

數(shù)據(jù)更新前至少讀取兩次,緩存才有意義。這個(gè)是最基本的策略,如果緩存還沒(méi)有起作用就失效了,那就沒(méi)有太大價(jià)值了。

10、Redis 為什么是單線程的而不采用多線程方案?

這主要是基于一種客觀原因來(lái)考慮的。因?yàn)镽edis是基于內(nèi)存的操作,CPU不是Redis的瓶頸,Redis的瓶頸最有可能是機(jī)器內(nèi)存的大小或者網(wǎng)絡(luò)帶寬。既然單線程容易實(shí)現(xiàn),而且CPU不會(huì)成為瓶頸,那就順理成章地采用單線程的方案了(畢竟采用多線程會(huì)有很多麻煩!)

11、單線程的Redis為什么這么快?

主要是有三個(gè)原因:1、Redis的全部操作都是純內(nèi)存的操作;2、Redis采用單線程,有效避免了頻繁的上下文切換;3,采用了非阻塞I/O多路復(fù)用機(jī)制。

12、了解Redis的線程模型嗎?可以大致說(shuō)說(shuō)嗎?

如果你打開(kāi)看過(guò) Redis 的源碼就會(huì)發(fā)現(xiàn)Redis 內(nèi)部使用文件事件處理器 file event handler,這個(gè)文件事件處理器是單線程的,所以 Redis 才叫做單線程的模型。它采用 IO 多路復(fù)用機(jī)制同時(shí)監(jiān)聽(tīng)多個(gè) socket,根據(jù) socket 上的事件來(lái)選擇對(duì)應(yīng)的事件處理器進(jìn)行處理。

文件事件處理器的結(jié)構(gòu)包含 4 個(gè)部分:

多個(gè) socketIO多路復(fù)用程序文件事件分派器事件處理器(連接應(yīng)答處理器、命令請(qǐng)求處理器、命令回復(fù)處理器)

使用 I/O 多路復(fù)用程序來(lái)同時(shí)監(jiān)聽(tīng)多個(gè)套接字, 并根據(jù)套接字目前執(zhí)行的任務(wù)來(lái)為套接字關(guān)聯(lián)不同的事件處理器。當(dāng)被監(jiān)聽(tīng)的套接字準(zhǔn)備好執(zhí)行連接應(yīng)答(accept)、讀取(read)、寫入(write)、關(guān)閉(close)等操作時(shí), 與操作相對(duì)應(yīng)的文件事件就會(huì)產(chǎn)生, 這時(shí)文件事件處理器就會(huì)調(diào)用套接字之前關(guān)聯(lián)好的事件處理器來(lái)處理這些事件。

多個(gè) socket 可能會(huì)并發(fā)產(chǎn)生不同的操作,每個(gè)操作對(duì)應(yīng)不同的文件事件,但是 IO 多路復(fù)用程序會(huì)監(jiān)聽(tīng)多個(gè) socket,會(huì)將 socket 產(chǎn)生的事件放入隊(duì)列中排隊(duì),事件分派器每次從隊(duì)列中取出一個(gè)事件,把該事件交給對(duì)應(yīng)的事件處理器進(jìn)行處理。

一句話總結(jié)就是:“I/O 多路復(fù)用程序負(fù)責(zé)監(jiān)聽(tīng)多個(gè)套接字, 并向文件事件分派器傳送那些產(chǎn)生了事件的套接字�！�

13、Redis設(shè)置過(guò)期時(shí)間的兩種方案是什么?

Redis中有個(gè)設(shè)置時(shí)間過(guò)期的功能,即對(duì)存儲(chǔ)在 Redis 數(shù)據(jù)庫(kù)中的值可以設(shè)置一個(gè)過(guò)期時(shí)間。

作為一個(gè)緩存數(shù)據(jù)庫(kù), 這是非常實(shí)用的,比如一些 token 或者登錄信息,尤其是短信驗(yàn)證碼都是有時(shí)間限制的,按照傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)處理方式,一般都是自己判斷過(guò)期,這樣無(wú)疑會(huì)嚴(yán)重影響項(xiàng)目性能。

我們 set key 的時(shí)候,都可以給一個(gè) expire time,就是過(guò)期時(shí)間,通過(guò)過(guò)期時(shí)間我們可以指定這個(gè) key 可以存活的時(shí)間,主要可采用定期刪除和惰性刪除兩種方案。

定期刪除:Redis默認(rèn)是每隔 100ms 就隨機(jī)抽取一些設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的key,檢查其是否過(guò)期,如果過(guò)期就刪 除。注意這里是隨機(jī)抽取的。為什么要隨機(jī)呢?你想一想假如 Redis 存了幾十萬(wàn)個(gè) key ,每隔100ms就遍歷所 有的設(shè)置過(guò)期時(shí)間的 key 的話,就會(huì)給 CPU 帶來(lái)很大的負(fù)載!惰性刪除 :定期刪除可能會(huì)導(dǎo)致很多過(guò)期 key 到了時(shí)間并沒(méi)有被刪除掉。所以就有了惰性刪除。它是指某個(gè)鍵值過(guò)期后,此鍵值不會(huì)馬上被刪除,而是等到下次被使用的時(shí)候,才會(huì)被檢查到過(guò)期,此時(shí)才能得到刪除,惰性刪除的缺點(diǎn)很明顯是浪費(fèi)內(nèi)存。除非你的系統(tǒng)去查一下那個(gè) key,才會(huì)被Redis給刪除掉。這就是所謂的惰性刪除!

14、定期和惰性一定能保證刪除數(shù)據(jù)嗎?如果不能,Redis會(huì)有什么應(yīng)對(duì)措施?

并不能保證一定刪除,Redsi有一個(gè)Redis 內(nèi)存淘汰機(jī)制來(lái)確保數(shù)據(jù)一定會(huì)被刪除。

首先介一下定期刪除和惰性刪除的工作流程:

1、定期刪除,Redis默認(rèn)每個(gè)100ms檢查,是否有過(guò)期的key,有過(guò)期key則刪除。需要說(shuō)明的是,Redis不是每個(gè)100ms將所有的key檢查一次,而是隨機(jī)抽取進(jìn)行檢查(如果每隔100ms,全部key進(jìn)行檢查,Redis豈不是卡死)。因此,如果只采用定期刪除策略,會(huì)導(dǎo)致很多key到時(shí)間沒(méi)有刪除。

2、于是,惰性刪除派上用場(chǎng)。也就是說(shuō)在你獲取某個(gè)key的時(shí)候,Redis會(huì)檢查一下,這個(gè)key如果設(shè)置了過(guò)期時(shí)間那么是否過(guò)期了?如果過(guò)期了此時(shí)就會(huì)刪除。

3、采用定期刪除+惰性刪除就沒(méi)其他問(wèn)題了么?不是的,如果定期刪除沒(méi)刪除key。然后你也沒(méi)即時(shí)去請(qǐng)求key,也就是說(shuō)惰性刪除也沒(méi)生效。這樣,Redis

4、內(nèi)存會(huì)越來(lái)越高。那么就應(yīng)該采用內(nèi)存淘汰機(jī)制。

在Redis．conf中有一行配置:maxmemory-policy volatile-lru

該配置就是配內(nèi)存淘汰策略的,主要有以下六種方案:

volatile-lru:從已設(shè)置過(guò)期時(shí)間的數(shù)據(jù)集(server．db[i]．expires)中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰

volatile-ttl:從已設(shè)置過(guò)期時(shí)間的數(shù)據(jù)集(server．db[i]．expires)中挑選將要過(guò)期的數(shù)據(jù)淘汰

volatile-random:從已設(shè)置過(guò)期時(shí)間的數(shù)據(jù)集(server．db[i]．expires)中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰

allkeys-lru:從數(shù)據(jù)集(server．db[i]．dict)中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰allkeys-random:從數(shù)據(jù)集(server．db[i]．dict)中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰

no-enviction(驅(qū)逐):禁止驅(qū)逐數(shù)據(jù),新寫入操作會(huì)報(bào)錯(cuò)

需要注意的是,如果沒(méi)有設(shè)置 expire 的key, 不滿足先決條件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行為, 和 noeviction(不刪除) 基本上一致。

15、Redis對(duì)于大量的請(qǐng)求,是怎樣處理的?

1、Redis是一個(gè)單線程程序,也就說(shuō)同一時(shí)刻它只能處理一個(gè)客戶端請(qǐng)求;2、Redis是通過(guò)IO多路復(fù)用(select,epoll,kqueue,依據(jù)不同的平臺(tái),采取不同的實(shí)現(xiàn))來(lái)處理多個(gè)客戶端請(qǐng)求。

16、緩存雪崩、緩存穿透、緩存預(yù)熱、緩存更新、緩存擊穿、緩存降級(jí)全搞定!

緩存雪崩

緩存雪崩指的是緩存同一時(shí)間大面積的失效,所以,后面的請(qǐng)求都會(huì)落到數(shù)據(jù)庫(kù)上,造成數(shù)據(jù)庫(kù)短時(shí)間內(nèi)承受大量請(qǐng)求而崩掉。

看不懂?那我說(shuō)人話。

我們可以簡(jiǎn)單的理解為:由于原有緩存失效,新緩存未到期間(例如:我們?cè)O(shè)置緩存時(shí)采用了相同的過(guò)期時(shí)間,在同一時(shí)刻出現(xiàn)大面積的緩存過(guò)期),所有原本應(yīng)該訪問(wèn)緩存的請(qǐng)求都去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)了,而對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)CPU和內(nèi)存造成巨大壓力,嚴(yán)重的會(huì)造成數(shù)據(jù)庫(kù)宕機(jī),從而形成一系列連鎖反應(yīng),造成整個(gè)系統(tǒng)崩潰。

解決辦法

事前:盡量保證整個(gè) Redis 集群的高可用性,發(fā)現(xiàn)機(jī)器宕機(jī)盡快補(bǔ)上,選擇合適的內(nèi)存淘汰策略。事中:本地ehcache緩存 + hystrix限流&降級(jí),避免MySQL崩掉, 通過(guò)加鎖或者隊(duì)列來(lái)控制讀數(shù)據(jù)庫(kù)寫緩存的線程數(shù)量。比如對(duì)某個(gè)key只允許一個(gè)線程查詢數(shù)據(jù)和寫緩存,其他線程等待。事后:利用 Redis 持久化機(jī)制保存的數(shù)據(jù)盡快恢復(fù)緩存緩存穿透

一般是黑客故意去請(qǐng)求緩存中不存在的數(shù)據(jù),導(dǎo)致所有的請(qǐng)求都落到數(shù)據(jù)庫(kù)上,造成數(shù)據(jù)庫(kù)短時(shí)間內(nèi)承受大量 請(qǐng)求而崩掉。

這也看不懂?那我再換個(gè)說(shuō)法好了。

緩存穿透是指查詢一個(gè)一定不存在的數(shù)據(jù),由于緩存不命中,接著查詢數(shù)據(jù)庫(kù)也無(wú)法查詢出結(jié)果,因此也不會(huì)寫入到緩存中,這將會(huì)導(dǎo)致每個(gè)查詢都會(huì)去請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫(kù),造成緩存穿透。

解決辦法

1、布隆過(guò)濾器

這是最常見(jiàn)的一種解決方法了,它是將所有可能存在的數(shù)據(jù)哈希到一個(gè)足夠大的bitmap中,一個(gè)一定不存在的數(shù)據(jù)會(huì)被 這個(gè)bitmap攔截掉,從而避免了對(duì)底層存儲(chǔ)系統(tǒng)的查詢壓 力。

對(duì)所有可能查詢的參數(shù)以hash形式存儲(chǔ),在控制層先進(jìn)行校驗(yàn),不符合則丟棄,從而避免了對(duì)底層存儲(chǔ)系統(tǒng)的查詢壓力;

這里稍微科普一下布隆過(guò)濾器。

“

布隆過(guò)濾器是引入了k(k>1)k(k>1)個(gè)相互獨(dú)立的哈希函數(shù),保證在給定的空間、誤判率下,完成元素判重的過(guò)程。它的優(yōu)點(diǎn)是空間效率和查詢時(shí)間都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)一般的算法,缺點(diǎn)是有一定的誤識(shí)別率和刪除困難。

該算法的核心思想就是利用多個(gè)不同的Hash函數(shù)來(lái)解決“沖突”。Hash存在一個(gè)沖突(碰撞)的問(wèn)題,用同一個(gè)Hash得到的兩個(gè)URL的值有可能相同。為了減少?zèng)_突,我們可以多引入幾個(gè)Hash,如果通過(guò)其中的一個(gè)Hash值我們得出某元素不在集合中,那么該元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函數(shù)告訴我們?cè)撛�素在集合中時(shí),才能確定該元素存在于集合中。這便是布隆過(guò)濾器的基本思想,一般用于在大數(shù)據(jù)量的集合中判定某元素是否存在。

2、緩存空對(duì)象

當(dāng)存儲(chǔ)層不命中后,即使返回的空對(duì)象也將其緩存起來(lái),同時(shí)會(huì)設(shè)置一個(gè)過(guò)期時(shí)間,之后再訪問(wèn)這個(gè)數(shù)據(jù)將會(huì)從緩存中獲取,保護(hù)了后端數(shù)據(jù)源;如果一個(gè)查詢返回的數(shù)據(jù)為空(不管是數(shù)據(jù)不存 在,還是系統(tǒng)故障),我們?nèi)匀话堰@個(gè)空結(jié)果進(jìn)行緩存,但它的過(guò)期時(shí)間會(huì)很短,最長(zhǎng)不超過(guò)五分鐘。

但是這種方法會(huì)存在兩個(gè)問(wèn)題:

1、如果空值能夠被緩存起來(lái),這就意味著緩存需要更多的空間存儲(chǔ)更多的鍵,因?yàn)檫@當(dāng)中可能會(huì)有很多的空值的鍵;

2、即使對(duì)空值設(shè)置了過(guò)期時(shí)間,還是會(huì)存在緩存層和存儲(chǔ)層的數(shù)據(jù)會(huì)有一段時(shí)間窗口的不一致,這對(duì)于需要保持一致性的業(yè)務(wù)會(huì)有影響。

我們可以從適用場(chǎng)景和維護(hù)成本兩方面對(duì)這兩匯總方法進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單比較:

適用場(chǎng)景:緩存空對(duì)象適用于1、數(shù)據(jù)命中不高 2、數(shù)據(jù)頻繁變化且實(shí)時(shí)性較高 ;而布隆過(guò)濾器適用1、數(shù)據(jù)命中不高 2、數(shù)據(jù)相對(duì)固定即實(shí)時(shí)性較低

維護(hù)成本:緩存空對(duì)象的方法適合1、代碼維護(hù)簡(jiǎn)單 2、需要較多的緩存空間 3、數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)不一致的現(xiàn)象;布隆過(guò)濾器適合 1、代碼維護(hù)較復(fù)雜 2、緩存空間要少一些

緩存預(yù)熱

緩存預(yù)熱是指系統(tǒng)上線后,將相關(guān)的緩存數(shù)據(jù)直接加載到緩存系統(tǒng)。這樣就可以避免在用戶請(qǐng)求的時(shí)候,先查詢數(shù)據(jù)庫(kù),然后再將數(shù)據(jù)緩存的問(wèn)題。用戶會(huì)直接查詢事先被預(yù)熱的緩存數(shù)據(jù)!

解決思路1、直接寫個(gè)緩存刷新頁(yè)面,上線時(shí)手工操作下;2、數(shù)據(jù)量不大,可以在項(xiàng)目啟動(dòng)的時(shí)候自動(dòng)進(jìn)行加載;3、定時(shí)刷新緩存;

緩存更新

除了緩存服務(wù)器自帶的緩存失效策略之外(Redis默認(rèn)的有6中策略可供選擇),我們還可以根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行自定義的緩存淘汰,常見(jiàn)的策略有兩種:

(1)定時(shí)去清理過(guò)期的緩存;定時(shí)刪除和惰性刪除

(2)當(dāng)有用戶請(qǐng)求過(guò)來(lái)時(shí),再判斷這個(gè)請(qǐng)求所用到的緩存是否過(guò)期,過(guò)期的話就去底層系統(tǒng)得到新數(shù)據(jù)并更新緩存。兩者各有優(yōu)劣,第一種的缺點(diǎn)是維護(hù)大量緩存的key是比較麻煩的,第二種的缺點(diǎn)就是每次用戶請(qǐng)求過(guò)來(lái)都要判斷緩存失效,邏輯相對(duì)比較復(fù)雜!具體用哪種方案,大家可以根據(jù)自己的應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)權(quán)衡。

緩存擊穿

緩存擊穿,是指一個(gè)key非常熱點(diǎn),在不停的扛著大并發(fā),大并發(fā)集中對(duì)這一個(gè)點(diǎn)進(jìn)行訪問(wèn),當(dāng)這個(gè)key在失效的瞬間,持續(xù)的大并發(fā)就穿破緩存,直接請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫(kù),就像在一個(gè)屏障上鑿開(kāi)了一個(gè)洞。

比如常見(jiàn)的電商項(xiàng)目中,某些貨物成為“爆款”了,可以對(duì)一些主打商品的緩存直接設(shè)置為永不過(guò)期。即便某些商品自己發(fā)酵成了爆款,也是直接設(shè)為永不過(guò)期就好了。mutex key互斥鎖基本上是用不上的,有個(gè)詞叫做大道至簡(jiǎn)。

緩存降級(jí)

當(dāng)訪問(wèn)量劇增、服務(wù)出現(xiàn)問(wèn)題(如響應(yīng)時(shí)間慢或不響應(yīng))或非核心服務(wù)影響到核心流程的性能時(shí),仍然需要保證服務(wù)還是可用的,即使是有損服務(wù)。系統(tǒng)可以根據(jù)一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)降級(jí),也可以配置開(kāi)關(guān)實(shí)現(xiàn)人工降級(jí)。降級(jí)的最終目的是保證核心服務(wù)可用,即使是有損的。而且有些服務(wù)是無(wú)法降級(jí)的(如加入購(gòu)物車、結(jié)算)。以參考日志級(jí)別設(shè)置預(yù)案:

(1)一般:比如有些服務(wù)偶爾因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)或者服務(wù)正在上線而超時(shí),可以自動(dòng)降級(jí);

(2)警告:有些服務(wù)在一段時(shí)間內(nèi)成功率有波動(dòng)(如在95～100%之間),可以自動(dòng)降級(jí)或人工降級(jí),并發(fā)送告警;

(3)錯(cuò)誤:比如可用率低于90%,或者數(shù)據(jù)庫(kù)連接池被打爆了,或者訪問(wèn)量突然猛增到系統(tǒng)能承受的最大閥值,此時(shí)可以根據(jù)情況自動(dòng)降級(jí)或者人工降級(jí);

(4)嚴(yán)重錯(cuò)誤:比如因?yàn)樘厥庠�因�?shù)據(jù)錯(cuò)誤了,此時(shí)需要緊急人工降級(jí)。服務(wù)降級(jí)的目的,是為了防止Redis服務(wù)故障,導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)跟著一起發(fā)生雪崩問(wèn)題。因此,對(duì)于不重要的緩存數(shù)據(jù),可以采取服務(wù)降級(jí)策略,例如一個(gè)比較常見(jiàn)的做法就是,Redis出現(xiàn)問(wèn)題,不去數(shù)據(jù)庫(kù)查詢,而是直接返回默認(rèn)值給用戶。