本文主要是介绍java-redis-雪崩,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
Redis 雪崩问题
Redis雪崩 是指在 Redis 缓存系统中,当大量缓存同时失效时,所有请求直接打到数据库,导致数据库瞬间压力激增,甚至崩溃的现象。雪崩问题通常出现在高并发的系统中,因为缓存的失效导致后端数据库承受不了巨大的请求量。
具体表现:
- 大量缓存同时失效后,所有流量直接访问数据库。
- 数据库承载过大的并发量,导致性能急剧下降,甚至崩溃。
- 之后,当 Redis 缓存恢复正常时,由于数据库崩溃或者性能下降,依然无法正常服务。
一、Redis 雪崩的原因
-
大批量缓存同时失效:当 Redis 中的大批量缓存设置了相同的过期时间,并且过期后没有及时重新生成,所有原本应从缓存中获取的数据都会直接从数据库中请求,导致数据库压力瞬间增加。
-
缓存服务器宕机:如果 Redis 缓存服务器因为某种原因宕机,所有请求将直接访问数据库,这可能会导致数据库无法承受高并发的请求,进而崩溃。
-
网络问题:Redis 服务在某些时段因为网络原因无法连接,导致缓存服务不可用,所有请求也直接打到数据库上,可能引发类似雪崩的情况。
二、Redis 雪崩的解决方案
-
缓存预热:在系统上线之前,可以提前将一些常用数据缓存到 Redis 中,避免上线后大量请求直接打到数据库。这可以通过后台线程预先加载一些热门数据,也可以手动设置缓存。
-
设置不同的缓存过期时间:如果所有的缓存数据设置相同的过期时间,当缓存到期后,可能会出现大量缓存同时失效的情况。为了避免这种情况,可以为不同的缓存设置不同的过期时间,或者在设置缓存时加上一个随机的时间差。
-
缓存永不过期:对于一些热点数据,特别是经常被访问但又很少变化的数据,可以设置缓存永不过期,同时在后台更新缓存。
-
缓存降级:当 Redis 宕机或者出现异常时,可以使用缓存降级策略,允许某些非核心数据的读取失败。也可以通过服务降级手段,限制对数据库的访问,从而保护数据库。
-
互斥锁(防止击穿):当大量缓存同时失效时,如果多个线程同时请求数据库并写入缓存,可能会导致数据库压力剧增。可以使用互斥锁的方式,确保只有一个线程能够更新缓存,其他线程等待缓存更新完成后再读取缓存。
-
数据持久化与集群:使用 Redis 的持久化机制(如 RDB、AOF)或搭建 Redis 集群来保证缓存的高可用性。当某个节点失效时,可以自动切换到其他节点,避免缓存服务器宕机导致雪崩。
-
请求限流和熔断:对系统进行限流和熔断保护,当缓存失效时,限制对数据库的请求数量,防止数据库过载。
三、解决方案的具体实现
1. 缓存预热
通过提前加载一些常用的缓存数据,避免在系统刚启动时,所有请求直接打到数据库。这可以通过手动加载或者后台任务实现。
@Service
public class CachePrewarmService {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;public void preloadCache() {// 假设我们要预热一些数据String key = "hot_data_key";Object data = loadDataFromDB(); // 从数据库加载数据redisTemplate.opsForValue().set(key, data, 1, TimeUnit.HOURS); // 设置缓存,并设定1小时过期}private Object loadDataFromDB() {// 模拟从数据库加载数据return new Object(); // 返回数据库中的数据}
}
2. 随机过期时间(解决大规模缓存同时失效)
我们可以通过在设置缓存过期时间时,给每个缓存增加一个随机值,避免同时过期导致雪崩。
@Service
public class CacheService {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;public void setCacheWithRandomTTL(String key, Object value) {// 设置基础的缓存时间,比如1小时long baseTime = 60 * 60;// 添加一个随机的过期时间,避免同一时间大量缓存同时失效long randomTime = new Random().nextInt(300); // 随机增加0~300秒redisTemplate.opsForValue().set(key, value, baseTime + randomTime, TimeUnit.SECONDS);}
}
3. 使用互斥锁防止缓存击穿
缓存击穿是指某个热点数据的缓存失效后,瞬间大量请求直接打到数据库,导致数据库压力骤增。可以使用分布式锁,确保在缓存失效时,只有一个线程能请求数据库,其他线程等待缓存重新生成。
@Service
public class CacheWithLockService {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;// 获取数据时,使用分布式锁public Object getCacheWithLock(String key) {Object value = redisTemplate.opsForValue().get(key);if (value == null) {// 使用 Redis 的 setIfAbsent (NX) 命令实现分布式锁String lockKey = key + "_lock";Boolean lockAcquired = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "LOCK", 5, TimeUnit.SECONDS);if (lockAcquired != null && lockAcquired) {try {// 缓存失效且获得锁,查询数据库并更新缓存value = loadDataFromDB();redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 60, TimeUnit.SECONDS);} finally {// 释放锁redisTemplate.delete(lockKey);}} else {// 未获得锁,等待缓存更新try {Thread.sleep(100);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}return redisTemplate.opsForValue().get(key); // 再次尝试获取缓存}}return value;}private Object loadDataFromDB() {// 模拟从数据库加载数据return new Object(); // 返回数据库中的数据}
}
4. 缓存降级
当 Redis 不可用时,系统可以通过降级策略,直接访问数据库或者返回一些默认值。我们可以通过 try-catch
捕获 Redis 异常,来实现降级逻辑。
@Service
public class CacheDegradeService {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;public Object getData(String key) {try {Object value = redisTemplate.opsForValue().get(key);if (value != null) {return value;}} catch (Exception e) {// Redis 发生异常时,执行降级逻辑System.out.println("Redis不可用,执行降级策略");}// Redis不可用或者缓存失效,直接从数据库获取数据return loadDataFromDB();}private Object loadDataFromDB() {// 模拟从数据库加载数据return new Object(); // 返回数据库中的数据}
}
5. 数据持久化与集群
Redis 提供了 RDB 和 AOF 的持久化机制来保证数据不会因为 Redis 崩溃而丢失。同时,通过 Redis 的集群模式,我们可以将数据分布在多个节点上,提升系统的可靠性和可用性。
# 开启 AOF 持久化
appendonly yes
# 每秒同步一次 AOF 文件
appendfsync everysec# Redis Cluster 配置,启动多个节点,配置集群
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6379.conf
cluster-node-timeout 5000
四、总结
-
Redis 雪崩 是在缓存失效后,大量请求直接打到数据库,导致数据库压力骤增甚至崩溃的问题。在高并发场景下,Redis 雪崩可能会带来严重后果。
-
为了避免 Redis 雪崩,可以采取多种措施,如 缓存预热、设置不同过期时间、使用互斥锁防止缓存击穿、缓存降级、限流与熔断机制 等。
-
持久化与集群 是提升 Redis 可用性的关键,确保即便在单个节点失效的情况下,服务依然能够正常工作。
通过合理的策略和设计,开发者可以大大降低 Redis 雪崩的风险,保障系统的高可用性和稳定性。
这篇关于java-redis-雪崩的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!