图解Redis雪崩解决方案（redis雪崩图片）

Redis雪崩是指在分布式系统中，由于”缓存雪崩”现象导致的大量高并发请求错误处理、超时失败或者短时间内缓存请求过多导致服务崩溃的一种状况。这种意外情况是分布式系统中的一种”坑”，我们需要尽可能的及时的采取有效的措施解决它。

Redis雪崩主要由于缓存失效，本地Cache无数据(Null)引起，而缓存失效又涉及到一系列的性能指标与设计原因，如：缓存的过期时间比较短、Key集合及其大小比较大、缓存击穿等等，下面就对Redis雪崩解决方案作一个简单的介绍：

一、缓存预热技术

缓存预热技术是在真实系统需要使用缓存数据之前，提前读取热点缓存数据并进行预热，把热点数据缓存到本地缓存系统中，从而减少系统实时去获取缓存，可以有效的缓解Redis雪崩的症状。

通过下面的代码可以实现缓存预热技术：

//从Redis中读取热点缓存数据

String hotspotData = redis.get(“hotspotkey”);

//将热点数据保存到本地缓存中

localCache.set(hotspotkey,hoetpotData)

二、缓存主动回收技术

缓存主动回收技术是利用某种策略从缓存数据中清除一部分旧的，让空间给新的缓存数据存放，这个技术也能有效避免Redis雪崩的状况。

通过下面的代码实现缓存主动回收技术:

//记录每次缓存的时间

long beginTime = System.currentTimeMillis;

redis.set(key,value,beginTime);

//记录当前时间

long currentTime = System.currentTimeMillis;

//根据预设时间回收缓存

if(currentTime – beginTime > expireTime){

redis.del (key);

}

三、缓存击穿技术

缓存击穿是每次都有一小部分请求都是首次请求，由于缓存数据不存在，导致重复向服务端耗费大量能力，只有将缓存击穿解决，才能允许系统正常工作。

解决缓存击穿的方法是采用穿透屏蔽策略，如使用”Bloom Filter”算法，它是一个位数据结构，能够让您快速判断一个元素是否存在于一个数据集合中(如Redis缓存)。

通过以上三种Redis雪崩解决方案，可以有效的避免出现Redis雪崩的情况，为了确保Redis中的缓存数据能够正常的工作，还需要去优化Redis的缓存指标以及优化缓存的设计，让其能够较好的适应高并发的业务需求，从而避免出现Redis雪崩的状况。