Redis学习------缓存雪崩

        在当今的互联网应用中，Redis 作为一款高性能的缓存数据库，被广泛用于减轻数据库压力、提高系统响应速度。然而，在使用 Redis 的过程中，经常会出现缓存雪崩这个棘手的问题，若处理不当，可能会对系统造成严重影响。

        什么是缓存雪崩？其是指在某一特定的时间段内，Redis 缓存中的大量数据同时达到过期时间，或者 Redis 服务因某种原因突然宕机，导致原本应该由缓存处理的大量请求无法命中缓存，只能直接涌向数据库，从而给数据库带来巨大压力，甚至可能导致数据库宕机，进而引发整个系统的崩溃。​

        例如，在电商平台的促销活动中，大量的商品信息缓存可能会在活动结束后的同一时间过期，此时如果有大量用户同时访问这些商品，所有的请求都会直接打到数据库，很容易造成数据库瘫痪。​

        为什么会出现缓存雪崩​，其主要有以下几个原因

（1）大量 key 设置相同过期时间：很多开发人员在设置缓存 key 的过期时间时，为了方便，可能会给大量的 key 设置相同的过期时间。这样一来，当这些 key 的过期时间到来时，就会同时失效，导致缓存无法命中。​

（2）Redis 服务器故障：Redis 服务器可能会因为硬件故障、网络问题、软件 bug 等原因而突然宕机，无法正常提供缓存服务，此时所有依赖缓存的请求都会直接转向数据库。​

（3）缓存服务器并发能力下降：如果缓存服务器的负载过高，或者遭受了网络攻击等，其并发处理能力会突然大幅下降，无法及时处理大量的请求，导致部分请求不得不直接访问数据库。​

        缓存雪崩会带来各种各样的后果，包括但不限于：​

（1）数据库压力骤增：大量请求绕过缓存直接访问数据库，会使数据库的连接数、查询次数等急剧增加，超过数据库的承载能力。​

（2）数据库宕机：在巨大的压力下，数据库可能会出现响应缓慢、连接超时等问题，严重时甚至会宕机。​

（3）系统崩溃：数据库宕机后，依赖数据库的应用程序将无法正常工作，进而导致整个系统崩溃，影响用户体验和业务运营。

        为了解决缓存雪崩，我们通常有以下几种做法：

（1）给 key 设置随机过期时间：为了避免大量 key 同时过期，可以在设置过期时间时，给每个 key 的过期时间加上一个随机值，使得它们的过期时间分散开来。

// 设置key的过期时间，基础时间为3600秒，加上0-1000秒的随机值
int baseExpire = 3600;
int randomExpire = new Random().nextInt(1000);
jedis.setex("product:1001", baseExpire + randomExpire, "productInfo");

（2）搭建 Redis 集群：通过搭建 Redis 集群，可以提高 Redis 服务的可用性。当其中一个节点出现故障时，其他节点可以继续提供服务，避免因单个 Redis 服务器宕机而导致缓存雪崩。

（3）实现熔断降级机制：在缓存失效或 Redis 服务出现问题时，可以通过熔断降级机制限制请求对数据库的访问。例如，当请求量超过一定阈值时，直接返回错误信息或默认数据，避免数据库被压垮。

<!--在 pom.xml 中引入相关依赖：-->
<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

// 在代码中使用 @SentinelResource 注解进行熔断降级配置
@Service
public class ProductService {@Autowiredprivate ProductMapper productMapper;@Autowiredprivate Jedis jedis;@SentinelResource(value = "getProductById", fallback = "getProductByIdFallback")public Product getProductById(Long id) {// 先从缓存中获取String productJson = jedis.get("product:" + id);if (productJson != null) {return JSON.parseObject(productJson, Product.class);}// 缓存未命中，从数据库获取Product product = productMapper.selectById(id);if (product != null) {// 存入缓存jedis.setex("product:" + id, 3600 + new Random().nextInt(1000), JSON.toJSONString(product));}return product;}// 降级方法public Product getProductByIdFallback(Long id) {// 返回默认数据或错误信息return new Product(id, "默认商品", 0.0);}
}

（4）预热缓存：在系统启动或低峰期，提前将热点数据加载到缓存中，并设置合理的过期时间，避免在高并发时段出现大量缓存失效的情况。

@PostConstruct
public void preloadCache() {// 加载热点商品数据到缓存List<Product> hotProducts = productMapper.selectHotProducts();for (Product product : hotProducts) {jedis.setex("product:" + product.getId(), 3600 + new Random().nextInt(1000), JSON.toJSONString(product));}
}