防止雪崩问题

防雪崩与高并发策略
最新推荐文章于 2025-12-07 15:08:32 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-07 15:08:32 发布 · 231 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#sentinel

雪崩： 单服务宕机引起整体调用链路上服务宕机
防止单服务宕机引起的雪崩
1：超时处理，超时返回请求 防止等待
2：舱壁模式 分发线程 使宕机的仅仅部分线程
3： 熔断降级，断路器统计宕机比例 减少请求
高并发导致服务宕机
4：流量控制 sentinel/hystrix限制服务QPS

tcllxxl
关注
防止Dubbo的雪崩
sunlen的专栏(编程技术探讨)
07-23 3377
    当系统出现压力时，Dubbo的服务调用会因为执行超时而重试，这会导致请求数增多，系统压力更大，从而可能出现雪崩效应。     为了防止这种现象，这里除了合理设置超时时长，重试次数之外，将对系统进行限流，合理现在入口的流量。     当前Dubbo框架内的服务调用，采用的是Dubbo框架。Dubbo外的调用，包括从手机端，PC端，PHP等调用CRM服务，是通过Nginx做负载均衡和代理，...
微服务系列五：避免雪崩问题的限流、隔离、熔断措施
wzc200406的博客
11-06 1123
微服务调用链路中的某个服务故障，引起整个链路中的所有微服务都不可用，这就是雪崩。 本篇文章将从现象到分析到解决+实验+jmeter测试，全方位让你理解微服务雪崩及其解决策略。我们将使用sentinel流控工具，使用请求限流、线程隔离、fallback优化、服务熔断等策略进行微服务雪崩问题的预防。
怎样防止雪崩效应
Tiny_Demon的博客
05-12 1034
文章目录什么是雪崩一、怎么防止雪崩二、spring-cloud-alibaba整合sentinel1.加依赖2.加注解3.加配置4.下载jar 什么是雪崩 随着时间的进行，假设A服务down了，而B还在不断的请求，每次请求都创建一个线程，B线程数越来越大，最终达到服务器最大限度，进而B服务down了，而B的上游服务也在不断请求B服务，进而上游服务陆续都Down了。 这种因下游服务导致一系列上游服务Down的现象称为雪崩效应。 一、怎么防止雪崩 超时的思想： 减小请求的超时时间，超时就释放线程。
防止缓存雪崩方案
unber的博客
12-18 448
缓存雪崩就是在某一时刻，大量缓存同时失效导致所有请求都去查询数据库，导致数据库压力过大，然后挂掉的情况。缓存穿透比较严重的时候也会导致缓存雪崩的发生。
Sentinel解决雪崩问题
weixin_52096141的博客
07-19 819
Sentinel解决雪崩问题
微服务雪崩问题及解决方案
weixin_49564779的博客
01-01 3356
Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。丰富的应用场景、完备的实时监控、广泛的开源生态、完善的SPI扩展点•直接：对当前资源限流•关联：高优先级资源触发阈值，对低优先级资源限流。•链路：阈值统计时，只统计从指定资源进入当前资源的请求，是对请求来源的限流快速失败：QPS超过阈值时，拒绝新的请求warm up： QPS超过阈值时，拒绝新的请求；QPS阈值是逐渐提升的，可以避免冷启动时高并发导致服务宕机。排队等待：请求会进入队列，按照阈值允许的时间间隔依次执行请求；
Redis 防止缓存雪崩的几种策略
沈明沅
08-23 806
以上策略可以在实际应用中灵活组合使用，以减少缓存雪崩的风险并保护数据库。通过分布式锁、缓存预热、双层缓存、定时更新、不同过期时间以及对热点数据的特殊处理，可以有效地控制缓存失效带来的压力。
熔断器hystrix防止雪崩效应
fenghuanxia66的博客
03-06 515
原文地址：https://segmentfault.com/a/1190000005988895 前言 分布式系统中经常会出现某个基础服务不可用造成整个系统不可用的情况, 这种现象被称为服务雪崩效应. 为了应对服务雪崩, 一种常见的做法是手动服务降级. 而Hystrix的出现,给我们提供了另一种选择. 服务雪崩效应的定义 服务雪崩效应是一种因 服务提供者 的不可用导致&nbsp...
如何解决Redis缓存雪崩问题？
Java程序员专栏
05-26 1172
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。
如何解决微服务架构中的雪崩问题？
dayformyjob
01-28 1364
记得在三年前公司因为业务发展需要，就曾经将单体应用迁移到分布式框架上来。当时就遇到了这样一个问题：系统仅有一个控制单元，它会调用多个运算单元，如果某个运算单元（作为服务提供者）不可用，将导致控制单元（作为服务调用者）被阻塞，最终导致控制单元崩溃，进而导致整个系统都面临着瘫痪的风险。 那个时候还不知道这其实就是服务的雪崩效应，雪崩效应好比就是蝴蝶效应，说的都是一个小因素的变化，却往往有着...
分布式系统_熔断模式_依赖隔离_防止雪崩效应_实现方案_1744295698.zip
04-24
“分布式系统_熔断模式_依赖隔离_防止雪崩效应_实现方案”文件可能详细阐述了熔断模式的设计原理，以及如何在分布式系统中应用熔断器来隔离依赖和防止雪崩效应；“circuit-breaker-master”文件夹则可能包含了实现熔...
Redis如何防止雪崩、穿透、击穿？
小白_努力
03-07 4457
Redis如何防止雪崩？ 什么是Redis缓存雪崩： Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限)，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。如果缓存数据设置的过期时间是相同的，并且Redis恰好将这部分数据全部删光了。这就会导致在这段时间内，这些缓存同时失效，全部请求到数据库中。这就是Redis缓存雪崩。缓存雪崩会造成数据库直接崩溃，从而导致整个系统瘫痪。 如何防止Redis缓存雪崩： （1）在缓存的时候给时间加上一个随机值，设置不同的缓
C#+Redis，如何有效防止缓存雪崩、穿透和击穿问题
阿登林的博客
08-13 1200
本文针对C#应用中使用Redis常见的三大缓存问题（穿透、雪崩、击穿）提供了解决方案。缓存穿透可通过缓存空值或布隆过滤器解决；缓存雪崩可采用错峰过期策略或Redis高可用集群；缓存击穿可通过互斥锁或逻辑过期机制处理。文中给出了详细的C#代码实现，包括缓存空值、布隆过滤器使用、随机过期时间设置、Redis哨兵模式连接以及互斥锁和逻辑过期实现方案。这些方法可有效缓解数据库压力，提升系统稳定性，开发者应根据实际业务场景选择合适的解决方案。
SpringCache使用以及防止缓存雪崩方案
weixin_48420669的博客
09-18 931
使用方式 引入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId
springcloud alibaba(六)Sentinel 配置
我是小妖怪,潇洒又自在
12-07 557
Sentinel自定义异常返回机制通过实现BlockExceptionHandler接口，可以定制限流/熔断时的响应格式。核心实现方式包括： 配置Feign整合Sentinel，在yaml中开启支持 两种自定义异常处理方式： 实现Fallback接口，直接返回容错数据 实现FallbackFactory接口，可获取具体错误信息 支持规则持久化，通过InitFunc接口将规则保存到本地文件，避免内存存储不稳定问题。 该机制使开发者能够灵活控制异常响应，满足不同业务场景需求，同时保障系统稳定性。
基于 GEE 使用 Sentinel-5P 数据实现研究区多种大气污染物（SO₂、NO₂、CO、气溶胶）监测
@HNUSTer的博客
12-07 576
基于 GEE 使用 Sentinel-5P 数据实现研究区多种大气污染物（SO₂、NO₂、CO、气溶胶）监测。
智慧机房数据中心(DC)-整体技术方案.pptx
最新发布
12-07
智慧机房数据中心(DC)-整体技术方案.pptx
基于领域驱动设计理念构建的Go语言现代化权限管理系统后端项目_采用六边形架构实现高内聚低耦合的模块化设计集成Viper配置管理Iris高性能Web框架GORM对象关系映射J.zip
12-07
基于领域驱动设计理念构建的Go语言现代化权限管理系统后端项目_采用六边形架构实现高内聚低耦合的模块化设计集成Viper配置管理Iris高性能Web框架GORM对象关系映射J.zip
基于PyQt5与MySQL的Python桌面应用程序_学生宿舍管理系统_数据库课程设计大作业_实现学生信息增删改查与多条件搜索_宿舍楼栋房间分配与状态管理_宿管人员信息维护与权限管.zip
12-07
基于PyQt5与MySQL的Python桌面应用程序_学生宿舍管理系统_数据库课程设计大作业_实现学生信息增删改查与多条件搜索_宿舍楼栋房间分配与状态管理_宿管人员信息维护与权限管.zip
redis如何防止雪崩
03-19
### Redis 防止缓存雪崩的最佳实践与解决方案 #### 一、缓存雪崩的定义及其影响 缓存雪崩是指由于大量缓存数据在同一时间失效，导致请求直接打到数据库，从而引发数据库负载过高甚至崩溃的现象[^1]。这种情况会显著降低系统性能，并可能造成服务不可用。 --- #### 二、防止缓存雪崩的具体策略 ##### 1. 设置不同的过期时间 为了避免多个键在同一时刻过期，可以为不同缓存设置随机化的 TTL（Time To Live）。这种方法能够减少因集中失效而导致的压力峰值。 ```java // Java 示例：为每个缓存项设置随机化 TTL Random random = new Random(); long baseTTL = 60 * 60; // 基础有效期设为 1 小时 long ttlInSeconds = baseTTL + random.nextInt(30); // 添加最多 30 秒的随机偏移量 redisTemplate.expire(key, ttlInSeconds, TimeUnit.SECONDS); ``` ##### 2. 使用永不过期的缓存配合主动刷新机制 对于一些热点数据，可以选择不设置过期时间，而是通过后台线程定期更新这些数据。这种方式能有效避免因缓存失效而带来的冲击。 ```java // 定义定时任务来预热缓存 @Scheduled(fixedRate = 5 * 60 * 1000) // 每隔 5 分钟执行一次 public void refreshCache() { List<String> keysToRefresh = getHotKeys(); // 获取需要刷新的 key 列表 for (String key : keysToRefresh) { Object value = fetchDataFromDatabase(key); // 从数据库加载最新数据 redisTemplate.opsForValue().set(key, value); } } ``` ##### 3. 实现分布式锁控制并发写入 当某个缓存失效时，可以通过加锁的方式确保只有一个请求去重新加载该数据，其他请求则等待获取新值。这样可避免同一时间内多次查询数据库的情况发生。 ```java // 使用 Redisson 提供的分布式锁实现单次加载逻辑 RLock lock = redissonClient.getLock("lock:" + key); try { boolean isLocked = lock.tryLock(10, 1, TimeUnit.SECONDS); // 尝试锁定最长 10s 超时 if (!isLocked) { throw new RuntimeException("Failed to acquire lock"); } String cachedValue = redisTemplate.opsForValue().get(key); if (cachedValue == null) { // 如果缓存不存在，则从 DB 加载并存储回 Redis String dbValue = fetchDataFromDatabase(key); redisTemplate.opsForValue().set(key, dbValue); } } finally { lock.unlock(); } ``` ##### 4. 数据库限流保护措施 即使采取上述手段也无法完全杜绝极端情况下的压力传递至后端数据库，因此还需要引入熔断器或速率限制工具对访问频率加以约束。 ```java // Hystrix 熔断器配置用于防护下游依赖失败传播风险 @HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackGetUserById") public User getUserById(Long id) { return userRepository.findById(id).orElseThrow(() -> new EntityNotFoundException()); } private User fallbackGetUserById(Long id) { log.warn("Fallback invoked due to database unavailability."); return new User(-1L, "Unknown", "N/A"); // 返回默认对象代替实际结果 } ``` --- #### 三、总结说明 合理规划缓存结构设计，综合运用多种技术手段相结合的方法才能最大程度规避潜在隐患的发生概率。同时也要注意持续优化整个架构体系内的各个环节交互效率以提升整体鲁棒性水平[^3]。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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