redis缓存使用之六:缓存雪崩
mhr18 2024-11-24 18:55 18 浏览 0 评论
前面两篇文章讲的缓存击穿和缓存穿透，都是针对大量的请求访问同一条数据来说的，那如果有大量请求同时过来，但是每个请求访问的都是不同的数据，又该怎么做呢？这种情况就是我们今天要说的缓存雪崩，有下面两种情况会造成缓存雪崩：
第一种情况:在使用redis的时候用的是单机模式，而不是集群模式，这时如果redis宕机，会导致缓存数据全部丢失，即使redis后，数据也已经丢失了，这是如果有大量请求来访问数据，发现redis中没有这些数据，就会打到数据库，给数据库带来压力。
第二种情况:在数据库中有一张表，这张表的初始的数据量就很大，而且访问量也很高，那为了防止有大量的请求同时来访问这张表，我们要提前把这张表的数据全部预加载到redis缓存，并设置过期时间，但是问题是，由于这些数据是同时被加载到redis，所以这些数据的过期时间都是一致的，假如设的过期时间为30分钟，那么30分钟后这些数据将全部过期，这时候如果有大量的请求在来访问这些数据，还是会打到数据库，给数据库带来压力。
针对第一种情况的解决方案，我们在使用redis的时候，最好不用使用单机模式，而是使用集群模式，这样即使集群中的一个节点宕机的，他影响的也只是一小部分数据，而不会影响全部数据。而且在硬件条件满足的情况下，集群的节点尽量多一点，因为节点越多，当一个节点宕机时，影响的数据量就越小。
针对第二种情况的解决方案，我们要做到大批量的数据虽然是同一时刻被加载到缓存的，但是每条数据的过期时间是不一样的。假如说我们最初设置的每条数据的过期时间都是30分钟，那我们可以针对每一条数据，我们都生成一个1到30的随机数，让每条数据的过期时间，都是30分钟加上为此条数据生成的随机数，这样的话每条数据的过期时间都会平均分布在30分钟至60分钟时间，不会再同一时刻全部失效。这样便可以避免引起缓存雪崩。这个过期时间和随机生成的随机数的范围，要根据具体业务来定，我一般都不会设定的太大，因为这个过期时间，是保证数据库数据与redis数据的一致性的兜底的方案，如果出现了极端情况，没能从代码层面控制住数据库数据与redis数据的一致性，而且这条数据的过期时间有很长，那数据不一致的时间也就会很长，带来的影响可能就会比较大。但是也不宜设置的太短，如果设置的过期时间太短，仍然会频繁的将请求打到数据库，给数据库造成压力。通常情况下，我都会设定30分钟的过期时间，并且随机数的范围在1到30之间，这样保证每条数据的过期时间在30分钟到60分钟之间。
上面就是我在工作中，整个的解决redis缓存雪崩的方案，大家有什么不同的看法或者更好的建议，欢迎评论区讨论[微笑]
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