Redis实际运用中遇到的问题及解决方案

缓存预热

就是系统启动前，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统中。避免用户请求的时候，先查询数据库，然后再查数据缓存的问题。让用户直接查询事先被预热的缓存数据。

现象：宕机

不进行缓存预热可能带来宕机的问题

问题排查

• 请求数量比较大
• 主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高

解决方案

• 统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据
• 利用LRU数据删除策略，构建数据留存队列（例如使用storm和kafka）
• 将统计结果中的数据分类，根据级别，redis优先加载级别较高的热点数据
• 利用分布式多服务器同时进行数据读取，提速数据加载过程
• 使用脚本程序固定触发数据预热过程
• 如果条件允许，使用CDN，效果会更好

缓存雪崩

就是瞬间过期数据量太大，导致对数据库服务器造成压力。如果能够有效避免过期时间集中，可以有效解决雪崩现象的出现，配合其他策略一起使用，并监控服务器的运行数据，根据运行记录快速调整。

现象：数据库服务器崩溃

• 系统平稳运行过程中，忽然数据库连接量激增
• 应用服务器无法及时处理请求
• 大量408、500错误页面的出现
• 客户反复刷新页面获取数据
• 数据库崩溃
• 应用服务器崩溃
• 重启应用服务器无效
• redis服务器崩溃
• redis集群崩溃
• 重启数据库后再次被瞬间流量放倒

问题排查

• 在一个较短的时间内，缓存中较多的key集中过期
• 此周期内请求访问过期的数据，redis未命中，redis向数据库获取数据
• 数据库同时接到大量的请求无法及时处理
• redis大量请求被积压，开始出现超时现象
• 数据库流量激增，数据库崩溃
• 重启后仍然面对缓存中无数据可用
• redis服务器资源被严重占用，redis服务器崩溃
• redis集群崩溃
• 应用服务器无法及时得到数据响应请求，来自客户端的请求数量越来越来多，应用服务器崩溃
• 应用服务器、redis、数据库全部重启，但效果不理想

解决方案（理论）

• 更多的页面静态化处理
• 构建多级缓存架构（nginx+redis+ehcache）
• 检测mysql严重耗时的业务并进行优化
• 灾难预警机制
  • 监控redis服务器性能指标