服务器雪崩的应对策略之----缓存（纯干货）

在解决服务器雪崩问题时，缓存是一个非常有效的方法。缓存可以减少对后端资源的直接请求，降低负载，提升系统的整体性能和响应速度。以下是一些使用缓存来缓解服务器雪崩的方法和示例代码：

一、缓存解决服务器雪崩的方法

1. 本地缓存：在应用服务器内存中存储热点数据，减少对后端数据库的请求。
2. 分布式缓存：使用分布式缓存系统（如Redis、Memcached）来存储和共享数据，适用于多个服务器节点。
3. 缓存预热：在系统启动时预先加载常用数据到缓存中，避免高并发时缓存未命中。
4. 缓存降级：在缓存不可用时，提供降级数据，保证系统基本功能可用。
5. 缓存失效策略：合理设置缓存失效时间和更新机制，避免缓存数据过期导致的请求洪峰。
6. 多级缓存：结合本地缓存和分布式缓存，进一步提升缓存命中率和性能。

二、示例代码

下面展示了如何在C++中实现简单的本地缓存和使用Redis作为分布式缓存。

1、本地缓存示例

本地缓存可以使用std::unordered_map和std::mutex来实现线程安全的缓存。

#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <mutex>
#include <optional>
#include <chrono>
#include <thread>

class LocalCache 
{
   
public:
    void put(const std::string& key, const std::string& value) 
    {
   
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
        cache_[key] = value;
    }

    std::optional<std::string> get(const std::string& key) 
    {
   
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
        auto it = cache_.find(key);
        if (it != cache_.end()) 
        {
   
            return it->second;
        }
        return std::nullopt;
    }

private:
    std::unordered_map<std::string, std::string> cache_;
    std::mutex mutex_;
};

void simulate_server(LocalCache& cache) 
{
   
    std::string key = "example_key";
    auto value = cache.get(key);
    if (value) 
    {
   
        std::cout << "Cache hit: " << value.value() << std::endl;
    } 
    else 
    {
   
        std::cout << "Cache miss, fetching from database..." << std::endl;
        // 模拟数据库查询
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
        std::string db_value = "example_value";
        cache.put(key, db_value);
        std::cout << "Fetched value: " << db_value << std::endl;
    }
}

int main() 
{
   
    LocalCache cache;
    // 模拟多次请求
    for (int i = 0; i < 5; ++i) 
    {
   
        simulate_server(cache);
    }
    return 0;
}

2、分布式缓存使用 Redis 的示例

在现代分布式系统中，分布式缓存是一种常见的解决方案，用于提高数据访问速度、减少数据库负载和增加系统的可扩展性。Redis 是一个流行的分布式缓存系统，它提供了高性能、持久性和丰富的数据结构支持。（示例同 3、缓存预热示例）

3、缓存预热示例

缓存预热（Cache Warming）是指在系统启动或高负载前，预先将热点数据加载到缓存中，以避免高并发访问时缓存未命中导致的性能问题。缓存预热可以显著提高系统的响应速度，减少数据库负载。

以下是一个使用 Redis 作为分布式缓存的 C++ 示例，展示了如何在应用启动时进行缓存预热。

安装 hiredis 库

首先，需要安装 hiredis 库：

sudo apt-get update
sudo apt-get install libhiredis-dev

示例代码

#include <iostream>
#include <hiredis/hiredis.h>
#include <optional>
#include <thread>
#include <chrono>
#include <vector>
#include <unordered_map>

// Redis 缓存类
class RedisCache 
{
   
public:
    RedisCache(const std::string& host, int port) 
    {
   
        context_ = redisConnect(host.c_str(), port);
        if (context_ == nullptr || context_->err) 
        {
   
            if (context_) 
            {
   
                std::cerr << "Redis connection error: " << context_->errstr << std::endl;
                redisFree(context_);
            } 
            else 
            {
   
                std::cerr << "Redis connection error: can't allocate redis context" << std::endl;
            }
            exit(1);
        }
    }

    ~RedisCache() 
    {
   
        if (context_) 
        {
   
            redisFree(context_);
        }
    }

    void put(const std::string& key, const std::string& value) 
    {
   
        redisReply* reply = (redisReply*)redisCommand(context_, "SET %s %s", key.c_str(), value.c_str());
        if (reply) 
        {
   
            freeReplyObject(reply);
        }
    }

    std::optional<std::string> get(const std::string& key) 
    {
   
        redisReply* reply = (redisReply*)redisCommand(context_, "GET %s", key.c_str());
        if (reply->type == REDIS_REPLY_STRING) 
        {
   
            std::string value = reply->str;
            freeReplyObject(reply);
            return value;