缓存雪崩

大量缓存在同一时间失效，导致大量请求同时访问数据库，从而造成数据库压力过大甚至宕机。

TIP

Redis宕机也属于雪崩

栗子

假设有 Redis：

user:1
user:2
user:3
goods:1001
goods:1002
shop:001
config:system

平时命中率 95%，数据库压力很小。

在设定中数据的过期时间是 30分钟，在系统启动时同时进行了缓存。

例如：12：00 进行缓存，那么数据将在 12：30 过期。

此时有 50000 个请求同时到达，由于缓存已经过期，这些请求全都打到了数据库上，数据库瞬间被压垮。

这就是

缓存雪崩

缓存穿透 / 击穿 / 雪崩 的区别

问题	Key数量	数据是否存在
缓存穿透	很多不存在的Key	不存在
缓存击穿	一个热点Key	存在
缓存雪崩	大量Key	存在

解决方案

方案1：随机过期时间（最常用）

不要设定成同一的过期时间，当在同一时间缓存时很容易造成缓存雪崩。

而是通过 固定时间 + 随机数 的方式设置过期时间。

例如

// 30分钟 + 随机数

int ttl = 30 + Random.nextInt(10);

redis.set(key, value, ttl, TimeUnit.MINUTES);

方案2：热点数据永不过期

适用于：

• 系统配置
• 店铺信息
• 省市数据
• 菜单数据

这些很长时间都不会发生变化的数据，完全可以设置成 永久缓存。

修改时删除缓存，等待下载重新加载即可。

方案3：多级缓存

浏览器缓存
    ↓
Nginx缓存
    ↓
Redis
    ↓
MySQL

不把鸡蛋放在同一个篮子里，即使 Redis 挂掉，前面还有其他缓存，大型网站经常这样做。

方案4：限流降级

数据库压力过大：

比如有 1000000 个请求进入，只接受其中 1000 个请求，其余的返回错误信息。

{
    "msg":"系统繁忙，请稍后重试"
}

常见组件：

• Sentinel
• Gateway 限流