5.缓存雪崩问题及解决思路

news2024/9/23 5:35:14

缓存雪崩问题及解决思路

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。

解决方案：

给不同的Key的TTL添加随机值
利用Redis集群提高服务的可用性
给缓存业务添加降级限流策略
给业务添加多级缓存

缓存雪崩是指在短时间内，大量缓存数据同时过期或失效，导致大量请求直接打到数据库或其他数据源上，造成数据库压力骤增，可能导致数据库崩溃或服务不可用的情况。这种情况往往会导致整个系统的性能急剧下降，甚至可能引发系统的雪崩效应。

缓存雪崩的原因

缓存同时过期: 大量缓存键在同一时间设定过期，导致在某个时刻大量请求同时失效。
缓存服务宕机: 缓存服务器宕机或者重启，所有缓存数据丢失，导致所有请求直接访问数据库。
数据热点: 热点数据集中在某一时刻访问量激增，导致缓存穿透到数据库。

缓存雪崩的应对策略

缓存过期时间设置随机化:
- 为避免大量缓存同时失效，可以在设置缓存过期时间时增加一定的随机时间，分散缓存的失效时间。
- 例如，在原本设定的过期时间基础上，添加一个随机数，比如 1-5 分钟的浮动。
```
int expirationTime = 60 * 60; // 1小时
int randomTime = new Random().nextInt(300); // 0到300秒的随机时间
redisTemplate.expire(key, expirationTime + randomTime, TimeUnit.SECONDS);
```
使用缓存预热:
- 在系统启动时或者在缓存即将失效前，提前将数据加载到缓存中，避免缓存失效后大量请求直接打到数据库。
- 可以使用定时任务定期刷新缓存，或使用异步线程进行预加载。
分布式缓存集群:
- 使用分布式缓存集群（如 Redis Cluster），通过将数据分布到不同的节点上来避免单点故障和单一节点的缓存雪崩。
流量控制和限流:
- 在缓存失效的情况下，对数据库的请求进行限流，保护数据库不被过多的请求压垮。
- 使用漏桶算法、令牌桶算法等限流策略，或者在系统层面加上熔断机制。
双缓存策略:
- 使用一级缓存和二级缓存。当一级缓存失效时，从二级缓存中加载数据，如果二级缓存也失效，再从数据库中读取并更新缓存。
- 这种方式可以降低单次缓存失效对系统的影响。
数据持久化:
- 对于一些关键数据，可以在缓存服务重启后，直接从持久化存储中恢复缓存数据，减少缓存重建的时间和数据库压力。
降级策略:
- 在缓存不可用时，直接返回默认值或空值，避免直接冲击数据库。例如，在非关键性数据的场景下，可以使用返回默认页面、临时数据等降级方案。