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　　本文介绍了Redis中的三大缓存问题及其解决方案，包括缓存穿透（数据库和缓存无数据）、缓存击穿（热点数据失效）和缓存雪崩（大量缓存同时失效）。此外，还讲解了Redis的数据持久化策略（RDB和AOF）、常用数据类型（String、Hash、List、Set、ZSet及高级类型如Bitmap、HyperLogLog、Geo）以及数据过期处理策略（定期删除、惰性删除和内存淘汰机制）。

　　缓存穿透：是指用户查询的数据，在数据库和Redis中都没有记录，然后就会一直查询数据库，增加对数据库的访问压力。

　　缓存击穿：就是热点数据在高并发的时候，数据到期，此时大量的访问同时访问数据库，导致数据库的压力剧增

　　缓存雪崩：既多个热点数据的缓存在同一时期失效，导致大量的用户访问到数据库，造成数据库压力飙升

　　操作：每隔一段时间抽取一批 key 执行删除过期 key 操作。并且，Redis 底层会通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 时间的影响。

　　默认情况下Redis 定期检查的频率是每秒扫描 10 次，用于定期清除过期键。当然此值还可以通过配置文件进行设置，在中修改配置“hz”即可，默认的值为hz 10定期删除的扫描并不是遍历所有的键值对，这样的话比较费时且太消耗系统资源。Redis 服务器采用的是随机抽取形式，每次从过期字典中，取出20 个键进行过期检测，过期字典中存储的是所有设置了过期时间的键值对。如果这批随机检查的数据中有25%的比例过期，那么会再抽取 20 个随机键值进行检测和删除，并且会循环执行这个流程，直到抽取的这批数据中过期键值小于 25%，此次检测才算完成Redis 服务器为了保证过期删除策略不会导致线程卡死，会给过期扫描增加了最大执行时间为 25ms

　　操作：只会在取出 key 的时候才对数据进行过期检查。这样对 CPU 最友好，但是可能会造成太多过期 key 没有被删除。

　　操作：当 Redis 内存使用达到配置的maxmemory阈值时，即使存在未过期的键或未被清理的过期键，也会触发内存淘汰机制，删除部分键以释放内存。

　　当SQL语句执行缓慢时，可通过Skywalking等工具定位慢SQL，再使用Explain分析执行计划。重点关注possible_keys、key、key_len、type和extra字段，判断索引使用情况及是否回表。可通过优化索引、使用覆盖索引等方式提升性能。此外，还可开启MySQL慢日志或使用Arthas、Prometheus等工具辅助定位问题。

　　NodeJS错误-throw er; // Unhandled error event

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