缓存预热
现象： 服务器启动后快速宕机
原因：
- 请求数量较高
- 主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高
解决：
前置准备工作:
1．日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据
2．利用LRU数据删除策略，构建数据留存队列。例如: storm与kafka配合
准备工作:
3．将统计结果中的数据分类，根据级别，redis优先加载级别较高的热点数据
4．利用分布式多服务器同时进行数据读取，提速数据加载过程
实施:
1．使用脚本程序固定触发数据预热过程
2．如果条件允许，使用了CDN(内容分发网络)，效果会更好
总结
缓存预热就是系统启动前，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据!
缓存雪崩
现象：
1．系统平稳运行过程中，忽然数据库连接量激增
2．应用服务器无法及时处理请求
3．大量408，500错误页面出现
4．客户反复刷新页面获取数据
5．数据库崩溃
6．应用服务器崩溃
7．重启应用服务器无效
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Redis服务器崩溃
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Redis集群崩溃
10.重启数据库后再次被瞬间流量放倒
原因：
1．在一个较短的时间内，缓存中较多的key集中过期
2．此周期内请求访问过期的数据,redis未命中，redis向数据库获取数据
3．数据库同时接收到大量的请求无法及时处理
- Redis大量请求被积压，开始出现超时现象
5．数据库流量激增，数据库崩溃
6．重启后仍然面对缓存中无数据可用
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Redis服务器资源被严重占用，Redis服务器崩溃
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Redis集群呈现崩塌，集群瓦解
9.应用服务器无法及时得到数据响应请求，来自客户端的请求数量越来越多，应用服务器崩溃
10.应用服务器，redis，数据库全部重启，效果不理想
解决：
缓存击穿
现象：
原因：
解决：
总结：
缓存穿透
现象：
原因：
分析：
解决：
总结：
