Redis雪崩机制、缓存击穿和缓存穿透都是与缓存相关的问题或现象。
- Redis雪崩机制（Cache Avalanche）：当缓存中大量的数据同时过期或发生故障，导致请求直接落到后端数据库上，从而造成数据库压力剧增，甚至引起系统崩溃的现象。这种情况下，系统无法有效地利用缓存提供性能优化。
为了应对Redis雪崩问题，常见的解决方案有：
- 设置合理的过期时间，避免所有缓存同时失效。
- 引入分布式锁，保证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容错性。
- 缓存击穿（Cache Breakdown）：指在高并发环境下，某个热点数据过期或被删除时，正好有大量请求访问该数据。这样会导致请求直接落到后端数据库上，并且频繁地查询相同的数据。这会给数据库带来极大压力，并降低系统性能。
常见的解决方案包括：
- 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，当热点数据过期时，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。
- 缓存穿透（Cache Penetration）：指恶意或非法的请求查询一个在缓存和数据库中都不存在的数据。这会导致该请求绕过了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。
常见的解决方案包括：
- 使用布隆过滤器（Bloom Filter）来过滤掉无效的请求。布隆过滤器可以快速判断某个元素是否存在于集合中，可以用于拦截那些明显不存在于数据库中的请求。
- 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。
通过采取合理的策略和技术手段，可以有效地解决Redis雪崩、缓存击穿和缓存穿透等与缓存相关的问题。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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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)
