利用Redis解决雪崩与缓存击穿（redis雪崩和缓存击穿）

Redis的崛起无疑说明更多人意识到缓存在互联网发展中的重要性，而Redis有几个相对独特的特性让它在多种环境都占据一席之地，尤其是在解决缓存雪崩与缓存击穿时展现出更多优势。其实，缓存雪崩与缓存击穿都可以通过Redis来有效解决，比如利用Redis实现对应用层api限流、利用Redis添加数据预热、利用Redis实现定时缓存更新甚至是针对击穿采用布隆过滤器。

1、Redis限流

当应用接口处在请求压力较大的环境的时候，就会形成一种缓存雪崩的情况，那么就需要对应用接口进行限流处理，缓解压力。Redis 可以通过redlock方案，实现应用接口的限流，下面是一段示例代码：

if (redis.lock('user:'+uid, 10)) {
    // 限流，10秒内最多一次
    // 处理相关操作
    redis.unlock('user:'+uid);
}

2、Redis数据预热

当Redis中缓存的数据更新时，为了应对用户使用缓存数据时带来的时延，Redis对其缓存数据进行预热处理，可以有效降低用户使用缓存数据时出现时延，提高服务质量，下面是一段示例代码：

// 从数据库中查询数据
String data = sqlOperation.queryDataFromDB(uid);

// 把从db获取的数据设置到redis缓存中
this.redisClient.set('user:'+uid, data); 
// 防止雪崩的现象发生，redis数据预热
this.redisClient.personCache('user:'+uid);

3、Redis定时缓存更新

当多个用户同时请求落在同一块缓存时，缓存会返回相同的数据，从而增加系统的压力，这也是缓存雪崩的原因之一，那么，可以利用Redis实现定时缓存更新，来缓解这种压力，代码实现如下：

// 设置定时缓存更新，比如每5分钟更新一次缓存数据
try {
    scheduledExecutorService.schedule(new Runnable(){ 
        @Override
        public void run(){
            this.redisClient.updateCache('user:'+uid);
        }
    }, 5, TimeUnit.MINUTES);
} catch (Exception e) {
    logger.error("redis定时缓存更新失败！" + e.getMessage());
}

4、Redis布隆过滤器

当用户大量查询不存在于redis缓存中的数据时，也会导致cache缓存击穿，此时可以采用Redis布隆过滤器来有效解决此问题。布隆过滤器通过一系列算法将不存在的数据进行处理，标记出其不存在，这样就可以快速定位出查询不存在于Redis缓存中的数据，从而避免cache缓存击穿的问题。下面是使用Redis布隆过滤器的源码实现：

// 创建布隆过滤器，存在于redis缓存中
this.redisClient.buildFilter(uid);

// 判断返回结果是否存在
boolean existResult = this.redisClient.isExist(uid);
// existResult 为true则存在，false则不存在
if (existResult) {
    // 处理存在的情况
    ...
} else {
    // 处理不存在的情况
    ...
}

利用Redis来有效解决缓存雪崩与缓存击穿的问题，可以实现应用接口限流、使用Redis实现定时缓存更新、Redis数据预热以及Redis布隆过滤器等多种策略，都可以解决缓存雪崩与缓存击穿的问题。