不用怕，Redis缓存雪崩模式可以节流（redis缓存雪崩模式）

不用怕，Redis缓存雪崩模式可以节流

缓存雪崩是指大规模的缓存数据同时失效，导致所有的请求都达到后端数据库，导致服务器压力剧增而导致宕机的情况。这种情况一旦发生，会对业务的稳定性和可用性造成很大的影响。Redis作为主流的缓存中间件，面对大流量的高并发场景，如何有效地避免缓存雪崩，提高系统稳定性，成为每个开发者需要解决的问题。

Redis缓存雪崩的原因:

　　1. 缓存的 key 失效时间大量同时到达，导致大量请求都落到数据库；

　　2. Redis 实例宕机，导致所有的请求都落到数据库；

　　3. Redis 在同一时间内集体启动，导致瞬间请求量过高而导致宕机。

为了防止缓存雪崩，我们需要对 Redis 进行缓存分层，分流和限流。下面分别介绍各层如何实现：

1. 数据库缓存层

　　通过设置缓存时长、快速失效策略避免缓存大面积同时失效，导致大量请求落到数据库。

　　例如，一个 key 的失效时间设置为1小时，我们可以设置一个过期时间为50分钟的重设策略，每次查询缓存时，若发现该缓存已经过期大于10分钟，则立即重设该缓存，并为该缓存重新设置过期时间。

　　另外，可以根据缓存使用率智能下降失效时间。实现可参考：

public class RedisUtil {
    public static final int DEFAULT_CACHE_SECONDS = 60 * 60 * 1;

    /**
     * 添加缓存
     * @param key
     * @param obj
     */
    public static void setObject(String key, Object obj) {
        setObject(key, obj, DEFAULT_CACHE_SECONDS);
    }

    /**
     * 添加缓存
     * @param key
     * @param obj
     * @param cacheSeconds 缓存时间
     */
    public static void setObject(String key, Object obj, int cacheSeconds) {
        try {
            Jedis jedis = RedisPool.getResource();
            jedis.set(key.getBytes(), SerializationUtil.serialize(obj));
            if (cacheSeconds != 0) {
                jedis.expire(key.getBytes(), cacheSeconds);
            }
            jedis.close();
        } catch (Exception e) {
            LOGGER.error("setObject error: key=" + key + " obj=" + obj, e);
        }
    }
}

2. 其他缓存层

　　在应用程序的启动过程中把缓存预热，达到前期的所有 key 都缓存一份信息的效果，避免因为一部分后来加入的 key 信息失效导致的请求风暴。

　　另外，对于热门 key 可以进行热点缓存，引入 Redis 提供的自动刷新机制，保证数据最新性和可靠性。实现可参考：

public class RedisUtil {
    public static final int DEFAULT_CACHE_SECONDS = 60 * 60 * 1;
    public static final int HOT_DATA_CACHE_SECONDS = 60 * 30;//热点数据缓存30分钟

    /**
     * 添加缓存
     * @param key
     * @param obj
     */
    public static void setObject(String key, Object obj) {
        setObject(key, obj, DEFAULT_CACHE_SECONDS);
    }

    /**
     * 添加热点缓存
     * @param key
     * @param obj
     */
    public static void setHotDataObject(String key, Object obj) {
        setObject(key, obj, HOT_DATA_CACHE_SECONDS);
    }
}

3. 限流层

　　在高并发的场景里，为保证系统的可用性和稳定性，我们需要对访问流量进行限制，这时候就需要使用 Redis 官方提供的限流插件——redis-redis。

　　redis-redis 是Redis社区推荐的限流插件，可以通过设置 QPS 来有效地避免流量过大。它主要的作用是通过限制 QPS 来控制并发，让系统达到平滑过载，提高了系统的吞吐量，同时又不影响系统的稳定性。通过使用 redis-redis，我们可以迅速应对突发流量，实现系统的快速扩容。实现可参考官方文档：https://redis.io/topics/redisbloom

　　需要注意的一点是，为了避免 Redis 实例宕机，我们需要对 Redis 做好备份和持久化，保证数据不会因为 Redis 宕机而丢失。

　　综上所述，通过在 Redis 实现缓存分层、分流和限流，我们可以有效地避免 Redis 缓存的雪崩效应，提高系统稳定性和可用性。

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