Redis缓存雪崩解决方案

最新推荐文章于 2025-03-11 03:14:03 发布
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分类专栏： Redis
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  1、什么是缓存雪崩？你有什么解决方案来防止缓存雪崩？
 
            如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。
            由于原有缓存失效，新缓存未到期间所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU 和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机
 

  2. 防止缓存雪崩解决方案

   

 1、加锁排队   key： whiltList  value：1000w个uid 指定setNx whiltList value nullValue
                mutex互斥锁解决，Redis的SETNX去set一个mutex key，
                当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存；
                否则，就重试整个get缓存的方法


            2、数据预热
                缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，
                先查询数据库，然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据!
                可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key     


            3、双层缓存策略
                C1为原始缓存，C2为拷贝缓存，C1失效时，可以访问C2，C1缓存失效时间设置为短期，C2设置为长期。


            
            4、定时更新缓存策略
                失效性要求不高的缓存，容器启动初始化加载，采用定时任务更新或移除缓存


            5、设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀
 

Redis 缓存雪崩如何处理?
Web3 & Basketball
07-31 1077
在实际应用中，需要根据具体的业务场景和数据更新频率来选择合适的缓存过期时间和容量，以避免缓存雪崩的发生。例如，对于一个高频访问的页面，可以将缓存过期时间设置为较短的时间，如 30 秒或 1 分钟，而对于一个低频访问的页面，可以将缓存过期时间设置为较长的时间，如 1 小时或 1 天。在这个示例中，我们假设商品库存为商品 ID 的两倍。这样，当用户连续购买商品时，缓存中的商品库存会不断更新，并且过期时间会重新设置。在函数中，我们首先从缓存中读取商品库存，如果缓存中没有商品库存，则更新库存并设置缓存过期时间。
Redis的缓存穿透、击穿、雪崩及解决方案
Kris_zwl的博客
06-09 1040
Redis的缓存穿透、击穿、雪崩是缓存机制中常见的问题，它们都可能对系统性能和可用性产生严重影响。通过合理的缓存策略、数据结构设计以及系统架构优化，可以有效地避免这些问题，提高系统的稳定性和性能。
数据库 | Redis 缓存雪崩解决方案
weixin_30480583的博客
09-04 1268
Redis 雪崩 缓存层承载着大量的请求，有效保护了存储层。但是如果由于缓存大量失效或者缓存整体不能提供服务，导致大量的请求到达存储层，会使存储层负载增加，这就是缓存雪崩的场景。 解决缓存雪崩，可以从以下几个方面入手。 1.保持缓存层的高可用性 使用Redis 哨兵模式或者Redi...
Redis缓存雪崩有哪几种解决办法
未知的未来，冲鸭
07-19 456
redis缓存雪崩是指在某一时间点，很多缓存数据集中失效或者redis节点宕机，导致大量数据请求到存储层，造成数据库的压力。 解决方案： redis高可用，搭建redis集群（异地多活） 限流降级，加锁限流，关闭一些非核心业务 数据预热，在请求来临之前，预先访问数据，将数据加载到缓存，设置不同的过期时间，让缓存的失效时间尽量均匀 ...
Redis 缓存穿透、缓存击穿与缓存雪崩详解：问题、解决方案与最佳实践
最新发布
秃头之旅
03-11 1318
缓存穿透是指查询一个不存在的数据，导致请求直接穿透缓存层，直接访问数据库。由于数据库中也不存在该数据，因此每次请求都会绕过缓存，直接访问数据库，从而导致数据库压力过大。缓存击穿是指某个热点数据在缓存中过期，同时有大量并发请求访问该数据，导致所有请求直接访问数据库，从而导致数据库压力激增。缓存雪崩是指大量缓存数据在同一时间失效，导致大量请求直接访问数据库，从而导致数据库压力激增甚至崩溃。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩是 Redis 使用过程中常见的问题，它们会导致数据库压力过大甚至系统崩溃。缓存穿透。
Redis解决缓存雪崩
qq_41473691的博客
10-10 232
什么是缓存雪崩：同一时段内，大量的缓存key同时失效或redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力
Redis--缓存雪崩及解决方案
CJPSR的博客
07-21 2604
本文的内容讲的是使用Redis做缓存的过程中，出现的缓存雪崩问题及解决方案。
Redis缓存雪崩及解决办法
tao的博客
05-26 1425
1.缓存雪崩是指在同- -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。◆给缓存业务添加降级限流策略 降级可做为系统的保底策略， 适用于穿透、击穿、雪崩。穿透无中生有key,布隆过滤null隔离。◆利用Redis集群提高服务的可用性。缓存击穿过期key,锁与非期解难题。雪崩大量过期key,过期时间要随机。◆给不同的Key的TTL添加随机值。缓存必考三兄弟，可用限流来保底。达数据库，带来巨大压力。◆给业务添加多级缓存。
Redis雪崩以及解决方法
2401_83691559的博客
01-11 564
Redis中大量缓存数据在同一时间过期（失效）或者Redis故障宕机时，如果此时有大量的用户请求，都无法在Redis中处理，于是全部请求都直接访问数据库，从而导致数据库的压力骤增，严重的会造成数据库宕机，从而形成一系列连锁反应，造成整个。2.缓存空值或者默认值，当发现缓存穿透的现象时，可以针对查询的数据，在缓存中设置一个空值或者默认值，这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值，返回给应用，使其不会继续查询数据库。，导致请求在访问缓存时，发现缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据。
Redis缓存穿透，缓存击穿和缓存雪崩
12-14
在IT行业中，Redis作为一种高...以上是针对Redis缓存系统中可能出现的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩问题的解决方案。在设计缓存系统时，应当充分考虑这些潜在风险，采取适当的预防措施，以确保系统的稳定性和高可用性。
如何应对redis缓存雪崩,redis缓存穿透,redis缓存击穿,redis应对高并发的解决方案
12-11
redis缓存雪崩,redis缓存穿透,redis缓存击穿 redis应对高并发造成的雪崩、穿透、击穿
吊打面试官之缓存雪崩、击穿、穿透
帅枫的博客
11-08 1977
我们知道缓存雪崩、击穿、穿透是缓存异常最常见的三个问题，一旦这三个问题发生，会导致大量的请求积压到数据库层。如果请求的并发量很大，就会导致数据库宕机或是故障，这肯定是我们不能容忍的。今天我就带你彻底剖析这三个问题，让你知道这三个问题的表现、诱发原因以及解决方法，废话不多说，直接开始。 缓存雪崩 缓存雪崩是指大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理，紧接着，应用将大量请求发送到数据库层，导致数据库层的压力激增。 缓存雪崩一般是由下面这两个原因导致的，我们慢慢来看。 第一个原因是：缓存中有大量数据同时
Redis缓存雪崩常用解决办法
weixin_54498224的博客
01-05 1869
通常我们为了保证缓存中的数据与数据库中的数据一致性，会给 Redis 里的数据设置过期时间，当缓存数据过期后，用户访问的数据如果不在缓存里，业务系统需要重新生成缓存，因此就会访问数据库，并将数据更新到 Redis 里，这样后续请求都可以直接命中缓存。时，如果此时有大量的用户请求，都无法在 Redis 中处理，于是全部请求都直接访问数据库，从而导致数据库的压力骤增，严重的会造成数据库宕机，从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃。，等到 Redis 恢复正常并把缓存预热完后，再解除请求限流的机制。
Redis 缓存雪崩详解
m0_57836225的博客
10-28 658
Redis 篇的第 4 个视频主要是关于 “redis 使用场景 - 缓存 - 缓存雪崩”。这是 Redis 缓存使用过程中一个非常关键的问题，对系统的稳定性和性能有着重大的影响。
如何解决Redis缓存雪崩问题？
Java程序员专栏
05-26 969
综上所述，解决Redis缓存雪崩问题需要综合考虑多个方面，包括合理设置缓存过期时间、增加缓存容量、实现Redis高可用、设置本地缓存、使用限流和降级策略、后台更新缓存、缓存预热以及使用分布式缓存等。通过这些策略的综合应用，可以有效地降低缓存雪崩对系统的影响，提高系统的稳定性和可用性。解决Redis缓存雪崩问题，可以从多个方面入手来确保系统在高并发和缓存失效时能够保持稳定运行。
Redis 面试常见问答
代码技巧
11-07 433
本文出自：https://thinkinjava.cn作者：莫那鲁道1. 什么是缓存雪崩？怎么解决？通常，我们会使用缓存用于缓冲对 DB 的冲击，如果缓存宕机，所有请求...
解决Redis缓存雪崩问题
qq_55630615的博客
06-05 154
在同一时刻大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,给数据库产生巨大压力。
redis缓存雪崩、击穿、穿透
weixin_45414913的博客
05-21 8452
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、redis缓存雪崩二、redis缓存击穿三、redis缓存穿透 前言 主要是介绍一下redis缓存雪崩、击穿、穿透，以及他们的解决方式。 一、redis缓存雪崩 所谓的redis缓存雪崩指的是：redis中大量key集中过期或者redis服务器宕机，从而导致大量请求从数据库获取数据，导致数据库服务器访问压力过大。 解决方式： ① 若是由于大量key过期所造成的，可以给key的ttl设置一个过期时间 ② 若是因为redis.
Redis缓存雪崩与解决方案
qq_44299529的博客
03-04 381
上篇Redis缓存穿透与解决方案_p＆f°的博客-优快云博客 什么是缓存雪崩？ 由于设置了过期时间，大量的key都失效，恰巧此时有大量的流量同一时刻访问网站，都去请求db数据库，造成db宕机。这就是缓存雪崩。 解决方案 1、设置key永不过期 2、过期时间错开 3、多缓存结合 4、采购第三方Redis。比如阿里云Redis服务，不但可靠，而且减低运维工作。 ...
redis缓存雪崩解决代码示例Java
01-13
### Java 实现 Redis 缓存雪崩解决方案 缓存雪崩是指大量缓存数据在同一时间过期，导致请求直接打到数据库上，造成数据库压力骤增。为了避免这种情况发生，可以通过多种方式来缓解这个问题。 #### 方法一：设置不同的过期时间 通过给不同键设置随机的过期时间，可以避免所有缓存同时失效的情况。这可以在一定程度上减少因缓存集中失效带来的冲击[^1]。 ```java public class RedisCacheUtil { private static final int MIN_EXPIRE_TIME = 60; // 单位秒 private static final int MAX_EXPIRE_TIME = 300; /** * 设置带有随机过期时间的数据到Redis中 */ public void setWithRandomExpireTime(String key, String value) { Random random = new Random(); int expireSeconds = random.nextInt(MAX_EXPIRE_TIME - MIN_EXPIRE_TIME + 1) + MIN_EXPIRE_TIME; Jedis jedis = getJedisConnection(); // 获取连接方法需自行实现 try { jedis.setex(key, expireSeconds, value); } finally { closeJedis(jedis); // 关闭资源的方法也需自行实现 } } } ``` #### 方法二：加锁机制防止击穿 当某个热点key即将过期时，先尝试获取分布式锁再更新该key对应的value值并重置其TTL（生存周期）。这样即使有多个线程试图刷新同一个key也不会引发连锁反应[^2]。 ```java public boolean refreshKeyIfExpired(String key){ Jedis jedis = null; try{ jedis = pool.getResource(); Long ttl = jedis.ttl(key); if(ttl!=null && ttl<=0){ // 如果ttl小于等于零则表示已经到期或者不存在此key // 尝试获得锁 String lockKey = "lock:" + key; long acquireLockTimeoutMs = 5_000L; if(!jedis.setnx(lockKey,"locked")){ return false; // 已经被其他客户端锁定，则返回false不处理 } // 加入超时控制防死锁 jedis.expire(lockKey,(int)(acquireLockTimeoutMs/1000)); Object newValue = loadValueFromDBByKey(key); // 假设这是加载新值的方式 if(newValue != null){ jedis.setex(key,DEFAULT_TTL,newValue.toString()); // 解除锁 jedis.del(lockKey); return true; } } }catch(Exception e){ log.error("Error occurred while refreshing expired key.",e); }finally{ if(jedis!=null){ jedis.close(); } } return false; } ``` #### 方法三：使用布隆过滤器预判是否存在 在查询之前利用布隆过滤器快速判断某条记录是否可能存在于缓存或数据库内。如果布隆过滤器认为存在，则继续访问；反之可以直接告知用户未找到相应信息而无需进一步查找[^3]。 ```java // 这里仅提供思路示意，具体实现依赖于所使用的库 BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilters.create(...); if (!bloomFilter.mightContain(cacheKey)) { System.out.println("The item is definitely not present."); } else { // 可能存在，仍需实际验证 ... } ```
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