从Redis雪崩中跳出来处理之道（redis 雪崩处理）

Redis，作为一种高性能、高可用的内存数据库，目前已经成为NoSQL领域的重要成员。由于永久存储数据于内存中，执行速率快，因而吸引了众多开发者使用它来作为高性能服务端存储层。但是，由于Redis使用哈希表存储数据，当缓存数据量较大时，如果负载剧增或由于其它因素导致正常查询变慢，容易引起“雪崩”现象，而造成系统崩溃。那么，我们该如何预防Redis雪崩呢？

应该采取集群的方法，也就是Redis的主从复制，一方面将数据分拆开放在多台Redis服务器，使服务器负载更加平衡，这样当其中一部分Redis出现问题时，不会影响其它的节点，可以把系统的故障减至最小化；另一方面，如果使用多实例主从配置，可以更进一步均衡Redis实例的负载量，增强系统可用性。

可以使用有效的缓存淘汰策略来增强Redis的可靠性，主要有可怕淘汰算法（LRU）、最不经常使用（LFU）和移除繁忙的键（FIFO）等淘汰算法，这些算法可以使老的缓存数据被及时清理出去，有效避免缓存满，防止出现雪崩现象。

再次，开发者还可以利用一些流行框架和中间件，来模拟监控和抑制缓存雪崩。例如，我们可以使用Spring Cache Abstration或者EHCache来实现可控Redis缓存技术，使用这些技术可以更好地控制Redis缓存数据。再如，有一些开源项目其实也比较有用，例如Redlock或Titan，可以有效地监控Redis的统计信息，警示出现的潜在的雪崩现象。

Redis雪崩问题主要是由于缓存技术的特性、数据存储结构和应用系统架构等所引起的。想要解决Redis雪崩的问题，应该考虑优化Redis的部署架构，采取更有效的缓存淘汰算法，比如LRU，同时使用一些流行框架和中间件例如Spring Cache Abstration或者EHCache，使用监控技术和集群技术，如Redlock和Titan，从而有效预防Redis雪崩。