Redis缓存雪崩问题怎么解决
Redis缓存雪崩问题怎么解决
本篇内容介绍了“Redis缓存雪崩问题怎么解决”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
缓存层承载着大量的请求,有效保护了存储层。但是如果由于大量缓存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(大量的请求查询数据库) 。这就是缓存雪崩的场景;
解决缓存雪崩可以从下面的几点着手：
1.保持缓存层的高可用
使用Redis哨兵模式或者Redis集群部署方式,即是个别Redis节点下线,整个缓存层依然可以使用。除此之外还可以在多个机房部署Redis,这样即便是机房死机,依然可以实现缓存层的高可用。
2.限流降级组件
无论是缓存层还是存储层都会有出错的概率,可以将它们视为资源。作为并发量较大的分布式系统，假如有一个资源不可用，可能会造成所有线程在获取这个资源时异常，造成整个系统不可用。降级在高并发系统中是非常正常的，比如推荐服务中，如果个性化推荐服务不可用，可以降级补充热点数据，不至于造成整个推荐服务不可用。常见的限流降级组件如 Hystrix、Sentinel 等。
3.缓存不过期
Redis 中保存的 key 永不失效，这样就不会出现大量缓存同时失效的问题，但是随之而来的就是Redis 需要更多的存储空间。
4.优化缓存过期时间
设计缓存时，为每一个 key 选择合适的过期时间，避免大量的 key 在同一时刻同时失效，造成缓存雪崩。
5.使用互斥锁重建缓存
在高并发场景下，为了避免大量的请求同时到达存储层查询数据、重建缓存，可以使用互斥锁控制，如根据 key 去缓存层查询数据，当缓存层为命中时，对 key 加锁，然后从存储层查询数据，将数据写入缓存层，最后释放锁。若其他线程发现获取锁失败，则让线程休眠一段时间后重试。对于锁的类型，如果是在单机环境下可以使用 Java 并发包下的 Lock，如果是在分布式环境下，可以使用分布式锁（Redis 中的 SETNX 方法）。
分布式环境下互斥锁重建缓存伪代码
/***互斥锁建立缓存***/publicStringget(Stringkey){//redis中查询key对应的valueStringvalue=redis.get(key);//缓存未命中if(value==null){//互斥锁Stringkey_mutex_lock="mutex:lock"+key;//互斥锁加锁成功if(redis.setnx(key_mutex_lock,"1")){//返回0（false）,1（true）try{//设置互斥锁超时时间,这里设置的是锁的失效时间,而不是key的失效时间redis.expire(key_mutex_lock,3*60);//从数据库查询value=db.get(key);//数据写入缓存redis.set(key,value);}finally{//释放锁booleankeyExist=jedis.exists(key_mutex_lock);if(keyExist){redis.delete(key_mutex_lock);}}else{//加锁失败,线程休息50ms后重试Thread.sleep(50);returnget(key);//直接返回缓存结果}}}分布式环境下使用Redis 分布式锁实现缓存重建，优点是设计思路简单，对数据一致性有保障;缺点是代码复杂度增加，有可能会造成用户等待。假设在高并发下，缓存重建期间 key 是锁着的，如果当前并发 1000 个请求，其中 999 个都在阻塞，会导致 999 个用户请求阻塞而等待。
6.异步重建缓存
在这种方案下构建缓存采取异步策略，会从线程池中获取线程来异步构建缓存，从而不会让所有的请求直接到达存储层，该方案中每个Redis key 维护逻辑超时时间，当逻辑超时时间小于当前时间时，则说明当前缓存已经失效，应当进行缓存更新，否则说明当前缓存未失效，直接返回缓存中的 value 值。如在Redis 中将 key 的过期时间设置为 60 min，在对应的 value 中设置逻辑过期时间为 30 min。这样当 key 到了 30 min 的逻辑过期时间，就可以异步更新这个 key 的缓存，但是在更新缓存的这段时间内，旧的缓存依然可用。这种异步重建缓存的方式可以有效避免大量的 key 同时失效。
/***异步重建缓存:ValueObject为对应的封装的实体模型***/publicStringget(Stringkey){//重缓存中查询key对应的ValueObject对象ValueObjectvalueObject=redis.get(key);//获取存储中对应的value值Stringvalue=valueObject.getValue();//获取实体模型中的缓存过期的时间：timeOut=设置缓存时的当前时间+过期时间(如30秒,60秒等等)longlogicTimeOut=valueObject.getTimeOut();//等位换算为long类型//当前可以在逻辑上失效if(logicTimeOut<=System.currentTimeMillis()){//异步更新缓存threadPool.execute(newRunnable(){Stringkey_mutex_lock="mutex_lock"+key;//互斥锁加锁成功if(redis.setnx(key_mutex_lock,"1")){//返回0（false）,1（true）try{//设置互斥锁超时时间,这里设置的是锁的失效时间,而不是key的失效时间redis.expire(key_mutex_lock,3*60);//从数据库查询dbValue=db.get(key);//数据写入缓存redis.set(key,dbValue);}finally{//释放锁booleankeyExist=jedis.exists(key_mutex_lock);if(keyExist){redis.delete(key_mutex_lock);}}}else{}});returnvalue;//直接返回缓存结果}}“Redis缓存雪崩问题怎么解决”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注恰卡编程网网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
