Redis缓存雪崩这事儿不能忽视，得想办法早点解决才行

（开头部分参考了知乎专栏“架构精进之路”关于缓存雪崩的通俗解释）

Redis缓存雪崩这事儿,说白了，就是咱们系统里依赖的那个Redis缓存，突然在某个时间点，大规模地、集体地失效了，或者干脆整个Redis服务都挂掉了，这时候，想象一下那个场景，所有的请求，本来应该由缓存轻松应对的，现在像潮水一样，“哗”地一下，直接冲向了后方脆弱的数据库，数据库平时也就处理点缓存遗漏下来的零星请求，哪见过这阵势啊？瞬间就可能因为不堪重负而崩溃，进而导致整个系统瘫痪，服务完全不可用，这就好比一个大型超市，平时顾客买东西都先到货架（缓存）上拿，突然有一天，所有货架同时空了，所有顾客都挤到狭小的后方仓库（数据库）去抢购，结果肯定是仓库被挤爆，秩序大乱，谁都买不成东西，所以这事儿真不能忽视，一旦发生，就是严重的事故，必须得想办法早点解决。

（中间部分原因和解决方案的阐述，融合了CSDN博客“程序员内点事”和开源中国社区某技术帖的常见讨论思路）

为什么会发生这种糟心事儿呢？主要原因有几个，第一个常见的情况是，咱们在给缓存数据设置过期时间的时候，可能图省事，把一大批数据的过期时间设成了同一个值，在系统初始化或者某个大规模数据更新后，一口气加载了大量数据到缓存，并且都设置了比如半夜两点统一过期，结果到了凌晨两点，这批数据齐刷刷地失效，瞬间的查询压力就全砸到数据库上了，第二个更极端的情况是，Redis服务本身出问题了，比如所在的服务器宕机了，或者因为网络问题无法访问了，这就不是部分缓存失效，而是整个缓存层都“罢工”了，后果更严重。

知道了原因,咱们就得对症下药，提前做好准备，对于大量缓存同时过期的问题，一个很有效又简单的办法就是错开过期时间，别那么死板地都设成一样的过期时间，可以在预设的基础过期时间上，加上一个随机的短时间偏移量，比如基础是1小时，那就随机加上几分钟的偏移，这样，这批缓存就会在一小时后的一个时间范围内陆续失效，而不是在同一时刻集体失效，请求的压力就能被分散开，数据库就有时间慢慢处理，避免了瞬间的峰值压力，这个办法实施起来不难，效果却很明显。

光是错开过期时间还不够,万一Redis真的完全宕机了呢？所以咱们还得有第二道防线，叫做搭建高可用的Redis架构，简单说，就是别只用一个Redis实例，那样一旦它挂了就全完了，可以采用主从复制加哨兵的模式，或者更高级的集群模式，主从复制就是弄一个主Redis负责写，然后挂几个从Redis同步主的数据，哨兵负责监控，如果主库挂了，哨兵能自动从从库里选一个新的主库出来继续服务，这样即使单个节点故障，整个缓存服务还能继续用，保证了服务的可用性，虽然搭建和维护起来比单实例麻烦点，但对于重要的生产系统来说，这个投入是值得的。

除了在缓存层本身下功夫,在应用层面也可以做一些事情来增加系统的韧性，可以引入熔断降级机制，这个机制就像电路里的保险丝，当系统检测到访问数据库的请求异常增多、响应时间变长或者失败率飙升时，可以自动“熔断”，短时间内直接拒绝掉一部分非核心的请求，或者返回一个默认的、降级后的结果（比如一些旧的静态数据或者友好的提示信息），从而保护数据库不被拖垮，让核心业务还能勉强运行，等检测到数据库压力减小、恢复正常后，再自动关闭熔断，恢复正常的服务，这相当于给系统装了一个自动的安全阀。

还有一个常用的技术是缓存预热，这个特别好理解，就是在系统高峰期来临之前，或者预计会有大量新数据需要被查询之前，提前把相关的热点数据加载到缓存中，一个电商网站预计明天早上八点有大促活动，那可以在凌晨流量低的时候，通过一个后台任务，提前把参与活动的热门商品信息刷到缓存里，这样等八点一到，大量用户涌进来搜索、查看商品时，请求直接在缓存层就得到了响应，数据库毫无压力，用户体验也非常流畅，这就叫防患于未然。

（结尾部分参考了InfoQ网站上某篇关于系统稳定性的文章观点）

Redis缓存雪崩虽然听起来是个技术名词,但它背后反映的是系统架构的脆弱性，我们不能抱着侥幸心理，觉得“我的系统小，不会遇到”或者“等真出了问题再说”，在系统设计和开发的早期阶段，就应该把这些潜在的风险考虑进去，根据自己业务的实际情况，选择合适的策略组合，错开过期时间 + 高可用架构”作为基础保障，再辅以“熔断降级”和“缓存预热”等策略，把这些措施做到位，就像是给系统穿上了一件防弹衣，虽然不能保证绝对不出问题，但能极大地提高系统的抗打击能力和稳定性，毕竟，预防的成本，远远低于事故发生后紧急抢修和业务损失的代价，这事儿，确实不能忽视，得早点想办法解决才行。