【redis——缓存雪崩(Cache Avalanche)】

缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时间段内,大量缓存数据同时过期或失效,导致所有请求直接打到数据库上,造成数据库瞬时压力过大甚至崩溃的现象。

原因分析

  • ​​缓存集中过期​​:大量缓存设置了相同的过期时间
  • ​​缓存服务器宕机​​:缓存集群整体不可用
  • ​​热点数据失效​​:关键热点数据突然失效

解决方案

1.差异化过期时间

  • 为缓存设置随机的过期时间(如基础时间+随机偏移量)
  • 避免大量缓存同时失效

2. 高可用设计

  • 缓存集群采用主从、哨兵或集群模式

3. 熔断降级机制

  • 当数据库压力过大时,启用降级策略,返回默认值或缓存中的旧数据
  • 降级可作为系统的保底策略,适用于穿透、击穿、雪崩

4.多级缓存架构

  • 使用本地缓存+分布式缓存的多层结构
    即使分布式缓存失效,本地缓存仍可缓解压力
Redis缓存雪崩是指在缓存中大量的缓存数据同时失效或在同一时间段内过期,导致大量的请求直接访问后端数据库,使得数据库压力骤增,甚至导致数据库宕机,从而引发系统性能下降或整个系统崩溃的现象。 造成Redis缓存雪崩的原因主要有以下几个: 1. 缓存数据同时过期:如果大量的缓存数据同时过期,那么在缓存数据重新生成之前,所有的请求都会直接访问数据库。这会导致数据库瞬间承受大量的请求,造成数据库负载激增。 2. 缓存层故障:当缓存层发生故障,无法提供正常的缓存服务时,所有的请求都会直接访问后端数据库。如果数据库无法承受如此大量的请求,就会导致数据库性能下降或宕机。 3. 缓存集中失效:如果所有的缓存数据都集中在同一个时间点失效,那么在缓存数据重新生成之前,所有的请求都会直接访问数据库。这样会造成数据库瞬间承受巨大的压力。 针对Redis缓存雪崩问题,可以采取以下几种解决方法: 1. 设置缓存失效时间的随机性:可以在设置缓存失效时间时,给每个缓存数据都加上一个随机的失效时间,使得缓存数据在不同的时间失效,避免同时失效。 2. 引入缓存预热机制:在系统启动或低峰期,可以提前主动加载缓存数据,使得缓存数据在使用时已经被加载到缓存中,避免在高峰期大量请求同时访问数据库。 3. 限流和熔断:可以通过限制请求的并发数或设置熔断策略来控制对数据库的访问压力,避免数据库承受过多的请求导致崩溃。 4. 多级缓存:可以引入多级缓存架构,将缓存数据分为多个层级,例如本地缓存、分布式缓存数据库,使得请求在不同层级的缓存中逐级查找,减轻单一缓存层的压力。 相关问题: 1. 除了Redis,还有哪些常用的缓存系统? 2. 如何设计一个高可用的缓存架构? 3. 缓存穿透和缓存击穿是什么,它们与缓存雪崩有何区别? 4. 如何监控和预防缓存雪崩问题的发生?
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值