尝试redis雪崩，提高服务器高可用性（redis雪崩解锁）

随着互联网的发展和技术的进步，Redis的在Web应用程序的应用越来越广泛，它广泛应用于海量并发类型的业务，单机处理请求已不再能承载如此庞大的请求。 作为一种基于内存的KV存储方案，毫无疑问Redis是一把双刃剑，因为它的雪崩效应严重影响了Redis的可用性。

要简单简单地提高服务器的高可用性，首先必须了解Redis的雪崩的原因，以及我们应采取哪些措施来减小Redis雪崩的影响，以维护Redis的高可用性。

Redis雪崩原因：

1、一旦Redis宕机，所有关联操作也将失败，因此可用性将下降;

2、第三方服务慢，如延迟检查、超时重试等，会导致大量无效请求涌入Redis服务器;

3、集群内部没有故障转移机制，由于节点宕机导致的大量转移，总的请求量负载非常高。

提高服务器高可用性的方法：

1、限流和请求排队：通过设置请求的最大队列长度，将请求的处理速度限制在合理的范围，以保证实际的处理能力。

2、熔断机制和容错处理：采用不同的备用方案，当遇到因雪崩而产生异常请求时，及时做出反应，实施熔断处理，让正常应用尽可能正常运行，减少由于错误而带来的影响。

3、分布式缓存策略:提高Redis可用性，将Redis节点部署在不同的服务器上，以减少单台服务器的负载，并可以设置分布式缓存策略，将服务器可用性高的数据保存到服务器可用性高的节点，能够快速缓解Redis雪崩问题。

例：

//开启分布式缓存策略

String key = “key1”;

// 1. 读取缓存cache

Object obj = JedisClusterUtil.get(key);

// 2. 如果缓存没有对应的数据，则从数据库中查询

if (obj == null) {

// 从数据库中查询

obj = getFromDataBase(key);

// 将数据保存到缓存

JedisClusterUtil.set(key,obj);

}

// 3. 返回结果

return obj;

上述方法的实现就是分布式缓存策略，通过将缓存的可用性移到由Redis服务器可用性最高的节点，可以减轻Redis雪崩的影响，有效地提高Redis的可用性。

综上所述，Redis的雪崩是高可用性的一个重要挑战，要降低Redis雪崩的影响，可以采用诸如限流和请求排队、熔断机制和容错处理、分布式缓存策略等一系列提高服务器可用性的措施，从而保证服务器高可用性。