解决Redis雪崩和穿透热点的方案（redis雪崩和穿透热点）
Redis的雪崩和穿透热点都是在使用时可能因为一些意外情况造成的严重系统问题，所以在使用Redis时，有必要采取必要的预防措施，以减少这类问题的发生概率。
针对雪崩，采取以下方法可以有效避免：可以采用客户端限流机制，以避免短时间内不必要的请求，从而减小雪崩概率；可以考虑使用多级缓存，除了Redis，还可以增加本地缓存，例如使用EhCache等；可以采用服务端限流的技术，通过限流的方式控制服务的访问，从而减少雪崩的发生。
下面给出代码，模拟如何使用客户端限流机制解决雪崩：
public class RateLimiter{
private static RateLimiter rateLimiter = null;
private int limit;
private long currentTime; // 当前时间戳
private AtomicInteger counts; // 请求数量
private RateLimiter(int limit){
this.limit = limit;
this.currentTime= System.currentTimeMillis();
this.counts = new AtomicInteger(0);
}
public synchronized static RateLimiter getInstance(int limit){
if(rateLimiter == null)
rateLimiter = new RateLimiter(limit);
return rateLimiter;
}
public boolean acquire(){
long now = System.currentTimeMillis();
if(now > currentTime + 1000) // 每隔一秒重置一下计数
counts.set(0);
counts.getAndIncrement();
if(counts.get() > limit)
return false;
else
return true;
}
}
针对穿透热点，可以采用以下方法：
可以采用服务端缓存，利用Redis高速缓存，将部分不经常变化的数据存入Redis中，客户端在请求时只从Redis中获取，从而减少数据库的压力；
可以考虑使用分片技术，将数据平衡地存储到多个Redis实例，从而减少某个节点的压力；
可以采用LRU缓存淘汰策略，当缓存容量不足时，可以将最不常用的数据先删除，以释放缓存空间，并且这样的缓存策略还可以提高查询的效率。
以下代码展示了利用LRU缓存淘汰策略可以解决穿透热点的模拟代码：
public class LRUCache{
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;
private LinkedNode head,tl;
private int size;
private int capacity;
private HashMap> cache;
public LRUCache(int capacity){
this.capacity = capacity;
cache = new HashMap();
size = 0;
head = new LinkedNode();
head.prev = null;
tl = new LinkedNode();
tl.post = null;
head.post = tl;
tl.prev = head;
}
public LRUCache(){
this(DEFAULT_CAPACITY);
}
public void put(K key,V value){
LinkedNode node = cache.get(key);
if(node == null){
if(size>=capacity){
LinkedNode temp = head.post;
removeNode(temp);
}
LinkedNode newNode = new LinkedNode(key,value);
addNode(newNode);
size++;
cache.put(key, newNode);
}
else{
node.value = value;
refreshNode(node);
}
}
public V get(K key){
LinkedNode node = cache.get(key);
if(node == null) return null;
else{
refreshNode(node);
return node.value;
}
}
//…其他方法
public static void mn(String[] args){
LRUCache cache = new LRUCache();
for(int i = 0; i
cache.put(i,i);
}
}
以上就是关于如何解决Redis雪崩和穿透热点的方案。通过使用规范的客户端限流机制和服务端限流技术，以及多级缓存的方法，以及利用LRU缓存淘汰策略可以有效的解决Redis雪崩和穿透热点的现象。
