利用Redis缓存来防止雪崩的零点经验（redis缓存雪崩零点）

利用Redis缓存来防止雪崩的零点经验

随着互联网的发展，越来越多的服务需要支持高并发访问，为了提升系统的性能，通常使用缓存来存储热数据以降低系统的负载。

但是，对于单点故障或突然的高流量，缓存也会出现问题。其中一种情况就是缓存雪崩，当缓存中的大量数据同时失效，而下一次访问量特别大时，就会导致缓存服务器崩溃，同时也会严重影响业务的正常运行。

那么该如何防止缓存雪崩呢？本文将介绍如何利用Redis缓存来防止雪崩的经验。

1. 采用分布式缓存

单一的缓存服务器容易出现故障，所以采用分布式缓存可以有效减少单点故障的影响。例如，采用Redis Sentinel来实现Redis高可用性集群，其能够自动监测主节点的状态，如果主节点故障了，自动切换到备用节点。

2. 对缓存数据设置不同的过期时间

对于大量缓存同时失效的问题，我们可以采用不同的过期时间来避免。例如，可以让缓存数据的过期时间在10到30分钟之间随机分布，避免同时失效的概率。

3. 采用热点数据预热

预热是指在系统启动前，将常用的数据提前加载到缓存中。这样，在正式服务运行时，热点数据已经在缓存中了，可以有效减少访问缓存服务器的次数。

4. 限制瞬时请求量

当大量请求同时访问缓存服务器，容易引起雪崩效应。为了避免这种情况，可以限制瞬时请求量。例如，限制每秒访问缓存服务器的请求数为100个左右，这样可以有效分散访问负载，减轻服务器压力。

接下来我们来分别实现上述防止缓存雪崩的方案。

采用分布式缓存

在Spring Boot项目中，通过添加以下依赖可以方便地集成Redis Sentinel：

“`xml

org.springframework.boot

spring-boot-starter-data-redis

在application.properties配置文件中配置Redis Sentinel的地址：

```properties
# Redis Sentinel相关的配置
spring.redis.sentinel.master=redis-master
spring.redis.sentinel.nodes=192.168.0.10:26379,192.168.0.11:26379,192.168.0.12:26379

其中，redis-master是Redis Sentinel的主节点名称，192.168.0.x是Sentinel节点的IP地址。

对缓存数据设置不同的过期时间

在Spring Boot项目中，使用@Cacheable注解调用Redis缓存时，可以为不同的缓存数据设置不同的过期时间。例如：

“`java

@Cacheable(value=”book”, key=”#isbn”, condition=”#isbn.length() > 3″, unless=”#result == null”, cacheManager=”redisCacheManager”, cacheResolver=”simpleCacheResolver”)

public Book findBook(String isbn) {

// 从数据库中获取Book实例

return book;

}

在@Cacheable注解中，通过设置value属性来指定缓存名字，通过key属性来指定缓存数据的键值。另外，也可以在注解中使用unless属性，指定一个表达式，当结果不为空时才缓存数据。

采用热点数据预热

可以通过编写一个定时任务，定时将常用的数据预热到Redis缓存中。例如：

```java
@Component
public class RedisDataInit {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
 
    @Scheduled(cron = "0 0 0 * * ?")
    public void init() {
        // 获取热点数据列表
        List list = bookService.getHotBooks();
        // 将热点数据加载到Redis缓存中
        for (Book book : list) {
            redisTemplate.opsForValue().set(book.getIsbn(), book, 30, TimeUnit.MINUTES);
        }
    }
}

其中，@Scheduled注解用于定义这个方法是一个定时任务，并设置定时执行的时间。

限制瞬时请求量

可以使用Guava的RateLimiter类限制每秒的请求速率。例如：

“`java

private static double QPS = 100; // 限制每秒100个请求

private static RateLimiter qpsLimiter = RateLimiter.create(QPS);

public void doSomething() {

if (!qpsLimiter.tryAcquire()) {

// 访问太频繁了

throw new RuntimeException(“Too many requests”);

}

// 处理业务逻辑

}

以上就是利用Redis缓存来防止雪崩的经验，通过采用分布式缓存、不同过期时间、热点数据预热和限制瞬时请求量等方式，可以有效防止缓存雪崩，提升系统的可用性和稳定性。