# # redis 資料失效的嚴重性 —— 雪崩
# # 資料失效情況的總結
1. 第一種是記憶體放滿了 。 根據一個淘汰機制去移除記憶體中的資料。其實這也算是被動失效。
2. 我們對資料設定的過期時間
3. 當機 。 這個都是無法避免資料丢失的。
# # 緩存失效問題解決方案
通過JUC 并發程式設計 ，使用信号量的方式
# # 這種方案的限流 也帶來的一個負面影響
表面上來看，是能夠保證服務的正常使用了，但是那些被限流限制的使用者就要等待了，使用者不知道，就會覺得是卡住了，這個情況下，一個解決方案就是服務降級。傳回使用者一個錯誤的狀态碼，而不是在一直等待，這種現狀就很長見，比如雙十一的頭一秒，的在購物車中的訂單，送出卻傳回我送出失敗，請重試，送出了好幾次才把訂單給成功送出了。