Redis——缓存雪崩

文章目录

[1. 问题介绍](#1. 问题介绍)
[2. 解决方案](#2. 解决方案)
- [2.1 方案一：随机过期时间](#2.1 方案一：随机过期时间)
- [2.2 方案二：增强 Redis 集群的可用性](#2.2 方案二：增强 Redis 集群的可用性)
- [2.3 方案三：多级缓存](#2.3 方案三：多级缓存)
- - [2.3.1 做法](#2.3.1 做法)
  - [2.3.2 流程](#2.3.2 流程)
  - [2.3.3 示例代码](#2.3.3 示例代码)
  - [2.3.4 评价](#2.3.4 评价)
- [2.4 方案四：限流](#2.4 方案四：限流)
[3. 总结](#3. 总结)

1. 问题介绍

缓存雪崩：大量缓存同时过期，或 Redis 宕机，导致大量请求访问 MySQL 数据库，导致其承受不住压力而宕机。

2. 解决方案

从问题介绍中可以发现，对于大量缓存同时过期的情况，只要让缓存的过期时间不同即可；对于 Redis 宕机的情况，则可以通过增强 Redis (集群) 的可用性、多级缓存、限流等方案解决。

2.1 方案一：随机过期时间

在缓存数据时，给固定的过期时间加上一个随机值，例如对于原本 10min 过期的数据：

java 复制代码

redisTemplate.opsForValue().set("key", "value", 10, TimeUnit.MINUTES);

通过 new Random().nextInt(10) (获取随机值还可以使用别的方法，并不局限于此) 给它加上一个 60s 以内随机值，从而避免大量数据同时在 10min 这一时刻过期，而是将其分散到 10min 后的 1min 时间段内过期。

java 复制代码

redisTemplate.opsForValue().set("key", "value", 600 + new Random().nextInt(60), TimeUnit.SECONDS);

2.2 方案二：增强 Redis 集群的可用性

可以通过 Redis 的集群模式或哨兵模式来达到 Redis 的高可用 (之后会讲)。

2.3 方案三：多级缓存

2.3.1 做法

除了使用 Redis 这样的分布式缓存中间件之外，还可以使用 Caffeine、Guava 这样的框架实现应用内部的本地缓存，这样可以减轻 MySQL 的访问压力。

2.3.2 流程

Created with Raphaël 2.3.0 开始从本地缓存中获取本地缓存是否为 null? 从 Redis 中获取 Redis 缓存是否为 null? 从数据库中获取数据库中有没有这个数据? 将数据缓存到 Redis 将数据缓存到本地返回数据结束 yes no yes no yes no

2.3.3 示例代码

java 复制代码

public Order get(long orderId) {
    // 先从 Caffeine 缓存中获取
    Order order = caffeineCache.getIfPresent(orderId);
    if (order == null) {
    	String key = "order:" + orderId;
        // 如果 Caffeine 缓存未命中，再从 Redis 缓存中获取
        order = (Order) redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (order == null) {
        	// 如果 Redis 缓存未命中，从 MySQL 中获取
        	order = orderMapper.getById(orderId);
	        if (order != null) {
		        // 将数据放入 Redis 缓存
		        redisTemplate.opsForValue().set(key, order, 3, TimeUnit.MINUTES);
	        }
        }
        if (order != null) {
	        // 将数据放入 Caffeine 缓存
	        caffeineCache.put(orderId, order);
        }
    }
    return order;
}

2.3.4 评价

一般情况下，使用本地缓存的响应时间会少一点，因为避免了分布式缓存的网络 IO 时间。但这种方案实现起来比较复杂 (查询时需要查询两级缓存，更新时也一样)，而且由于缓存在本地，还对服务器的内存有一定的要求。

2.4 方案四：限流

限流也可以避免缓存雪崩的问题，通过限制一个接口的访问量，从而防止大量请求通过，压垮 MySQL。

3. 总结

缓存雪崩指的是由于大量缓存同时过期或 Redis 宕机，导致大量请求直接访问 MySQL，以致其宕机的问题。

缓存雪崩还是很好理解的，不同问题的应对方案如下：

对于大量缓存同时过期的问题，可以采取设置随机的过期时间来解决。
对于预防 Redis 宕机，可以通过 Redis 的集群模式或哨兵模式来保证其高可用性。
对于 Redis 宕机后的处理，可以使用多级缓存，在本地也缓存一份数据。
无论应对缓存雪崩的哪种问题，都可以通过限流来解决，防止大量请求访问 MySQL。