利用Redis抵御缓存击穿雪崩效应（redis 缓存击穿雪崩）

利用Redis抵御缓存击穿、雪崩效应

缓存击穿和雪崩效应是常见的缓存问题，如果不加以解决，会极大地影响系统的稳定性和性能。Redis是一个高性能的分布式缓存解决方案，可以帮助我们有效地避免这些问题。

什么是缓存击穿？

缓存击穿是指某个热点数据在缓存中失效或不存在，导致大量请求直接访问后端数据库。这些请求会同时涌入数据库，引起数据库压力剧增，严重时甚至会导致数据库宕机，从而影响整个系统的正常运行。

解决方案：

1. 添加热点数据的缓存

通过预加载、后台线程加载等方式，将热点数据提前加载到缓存中，以降低数据失效的概率。同时，可以使用Redis的setex命令设置缓存的超时时间，确保缓存数据及时更新。

2. 限流

通过限制请求并发数、设置流量控制等手段，控制流量，减少并发访问，从而避免由于瞬时高并发而导致的问题。

3. 布隆过滤器

使用布隆过滤器，在缓存层面过滤掉不存在的请求，避免直接访问数据库，减少数据库和系统的压力。

什么是雪崩效应？

雪崩效应是指缓存层面的某个节点或多个节点发生故障，导致大量请求无法命中缓存，导致这些请求直接访问后端数据库。如果数据库无法承受如此大的请求量，就会导致整个系统的瘫痪。

解决方案：

1. 多级缓存

通过引入多级缓存，将缓存的压力分布到不同的层级，避免单一层级的缓存故障影响整个系统。

2. 热点数据的本地缓存

将一部分热点数据缓存在本地，即使缓存故障，也能在本地快速响应大部分请求，减少对缓存层的访问。

3. Redis的主从复制和哨兵模式

通过Redis的主从复制和哨兵模式，可以构建高可用的缓存集群。在主节点失效的情况下，哨兵会自动选举新的主节点，保证缓存集群的高可用性。

代码示例：

1. Redis的setex命令设置缓存的超时时间

“`python

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

r.setex(“key”, 60, “value”)

2. Redis的布隆过滤器

```python
import redis
from pybloom_live import BloomFilter

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
bf = BloomFilter(capacity=1000000, error_rate=0.001)
bf.add("value1")
bf.add("value2")
bf.add("value3")

def check_bloom_filter(value):
    if value in bf:
        return True
    else:
        r.set(f"bloom_{value}", 1, ex=600)  # 设置10分钟过期时间
        return False

3. Redis的主从复制和哨兵模式

在Redis的配置文件redis.conf中，进行如下配置：

#开启主从复制功能
replicaof master_ip master_port

#启用哨兵模式
sentinel monitor mymaster master_ip master_port 2
#设置哨兵模式中sentinel判断master宕机至少需要2次哨兵都判断失效才真正进行flover操作
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
sentinel flover-timeout mymaster 180000
sentinel parallel-syncs mymaster 1

通过以上措施，我们可以有效地避免缓存击穿和雪崩效应，提高系统的稳定性和性能。当然，实际应用中，还需要根据具体需求和业务特点进行具体的调整和优化。