当我们使用缓存来提升系统性能时，有时候可能会遇到一些问题：
Redis雪崩机制：在某个时间点，大量的缓存数据同时失效或发生故障，导致大量请求直接访问数据库。这会给数据库带来巨大的压力，甚至导致系统崩溃。
缓存击穿：是指在高并发环境下，一个热点数据过期或被删除时，恰好有大量请求同时访问该数据。这样的情况下，请求直接绕过缓存去查询数据库。由于多个请求都需要查询相同的数据，会给数据库造成很大压力，并且降低系统性能。
缓存穿透：是指恶意或非法的请求查询一个既不存在于缓存中又不存在于数据库中的数据。每次请求都会绕过缓存层直接访问数据库。由于数据库也没有相应的数据，所以每次请求都会返回空结果。这种情况下，频繁地无效查询会浪费服务器资源。
为了解决这些问题，可以采取一些常见的措施：
- 对于Redis雪崩问题：
- 设置合理的过期时间，在不同时间段将缓存失效时间错开。
- 使用分布式锁（如分布式互斥锁），确保只有一个线程去重新生成缓存。
- 配置多台Redis服务器进行主备复制或设置集群模式来增加系统的容错性。
- 对于缓存击穿问题：
- 使用互斥锁（如分布式锁），在查询数据库之前先尝试获取锁。如果获取成功，则执行查询操作并更新缓存；如果获取失败，则等待锁释放，并从缓存中重新获取数据。
- 使用异步更新机制，在热点数据过期时，后台任务负责重新生成缓存，避免大量请求同时落到数据库上。
- 对于缓存穿透问题：
- 使用布隆过滤器（Bloom Filter）来过滤掉明显不存在于数据库中的请求，避免无效的请求访问数据库。
- 在业务逻辑层进行校验，如参数验证、权限验证等，在最外层尽早拦截无效请求。
以上是对Redis雪崩机制、缓存击穿和缓存穿透的通俗解释及常见解决方案。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![/data # iw --debug dev wlan0 connect -w "lucky-5g" auth open key 0:1234567890
Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
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![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
