Redis中雪崩效应完美图解（redis雪崩图解）

Redis中雪崩效应，是指一个缓存服务器连接到其他服务器时，由于连接期间的延迟或故障，对其他服务器的大量网络请求量突然增加，从而产生的系统故障的一种现象。

看起来这并不是一个很难理解的概念。事实上，我们可以很容易地把它形象地理解为一座雪山。一场破坏性的雪崩，将大量雪崩压垮他脚下所有的活动，而最高山峰上的雪崩将几乎所有的数据直接带走。由此可见，Redis中的雪崩效应是一种极端的现象，是一种不可控制的故障。

下图说明了Redis雪崩效应的核心现象：


如图所示，Redis的雪崩效应发生的前提是，当一个服务器故障或极度繁忙时，其他服务器不可避免地会受到影响，紧跟其后的服务器将会收到更多的网络请求，由此就会进一步拉开我们提到的状态。

克服Redis雪崩效应的方法有很多，其中最常用的是采用加权轮询算法来实现负载均衡，以及采用服务器副本、服务器集群等技术来分布服务器请求，以不断降低网络访问压力。

另一种防止Redis雪崩效应的方法是基于客户端的演进式服务栈，即客户端通过改进服务栈的方式来抵挡雪崩效应。下面的代码是一个基于客户端的演进式服务栈的Redis实现：

def connect_to_redis(ip, host):
    conn = Redis(ip, host)
    if (conn):
        return conn
    else:
        # 增加IP列表进行负载均衡
        ip_list = get_all_ips()
        # 对服务进行副本
        conn = Redis(ip, host, replica=True)
        if(conn):
          return conn
        else:
          # 采用集群方式分布服务
          cluster = get_all_cluster()
          conn = Redis(ip, host, replica=True, cluster=cluster)  
          return conn

以上是Redis中雪崩效应完美图解，雪崩效应是Redis中非常严重的故障，要想维护Redis的稳定运行，必须采取相应的措施，如采用加权轮询算法来实现负载均衡以及采用服务器集群等技术来分布服务器请求，以及采用服务栈的方式来抵挡雪崩效应。