不用怕,Redis缓存雪崩模式可以节流(redis缓存雪崩模式)
不用怕,Redis缓存雪崩模式可以节流
缓存雪崩是指大规模的缓存数据同时失效,导致所有的请求都达到后端数据库,导致服务器压力剧增而导致宕机的情况。这种情况一旦发生,会对业务的稳定性和可用性造成很大的影响。Redis作为主流的缓存中间件,面对大流量的高并发场景,如何有效地避免缓存雪崩,提高系统稳定性,成为每个开发者需要解决的问题。
Redis缓存雪崩的原因:
1. 缓存的 key 失效时间大量同时到达,导致大量请求都落到数据库;
2. Redis 实例宕机,导致所有的请求都落到数据库;
3. Redis 在同一时间内集体启动,导致瞬间请求量过高而导致宕机。
为了防止缓存雪崩,我们需要对 Redis 进行缓存分层,分流和限流。下面分别介绍各层如何实现:
1. 数据库缓存层
通过设置缓存时长、快速失效策略避免缓存大面积同时失效,导致大量请求落到数据库。
例如,一个 key 的失效时间设置为1小时,我们可以设置一个过期时间为50分钟的重设策略,每次查询缓存时,若发现该缓存已经过期大于10分钟,则立即重设该缓存,并为该缓存重新设置过期时间。
另外,可以根据缓存使用率智能下降失效时间。实现可参考:
public class RedisUtil {
public static final int DEFAULT_CACHE_SECONDS = 60 * 60 * 1;
/** * 添加缓存
* @param key * @param obj
*/ public static void setObject(String key, Object obj) {
setObject(key, obj, DEFAULT_CACHE_SECONDS); }
/**
* 添加缓存 * @param key
* @param obj * @param cacheSeconds 缓存时间
*/ public static void setObject(String key, Object obj, int cacheSeconds) {
try { Jedis jedis = RedisPool.getResource();
jedis.set(key.getBytes(), SerializationUtil.serialize(obj)); if (cacheSeconds != 0) {
jedis.expire(key.getBytes(), cacheSeconds); }
jedis.close(); } catch (Exception e) {
LOGGER.error("setObject error: key=" + key + " obj=" + obj, e); }
}}
2. 其他缓存层
在应用程序的启动过程中把缓存预热,达到前期的所有 key 都缓存一份信息的效果,避免因为一部分后来加入的 key 信息失效导致的请求风暴。
另外,对于热门 key 可以进行热点缓存,引入 Redis 提供的自动刷新机制,保证数据最新性和可靠性。实现可参考:
public class RedisUtil {
public static final int DEFAULT_CACHE_SECONDS = 60 * 60 * 1; public static final int HOT_DATA_CACHE_SECONDS = 60 * 30;//热点数据缓存30分钟
/**
* 添加缓存 * @param key
* @param obj */
public static void setObject(String key, Object obj) { setObject(key, obj, DEFAULT_CACHE_SECONDS);
}
/** * 添加热点缓存
* @param key * @param obj
*/ public static void setHotDataObject(String key, Object obj) {
setObject(key, obj, HOT_DATA_CACHE_SECONDS); }
}
3. 限流层
在高并发的场景里,为保证系统的可用性和稳定性,我们需要对访问流量进行限制,这时候就需要使用 Redis 官方提供的限流插件——redis-redis。
redis-redis 是Redis社区推荐的限流插件,可以通过设置 QPS 来有效地避免流量过大。它主要的作用是通过限制 QPS 来控制并发,让系统达到平滑过载,提高了系统的吞吐量,同时又不影响系统的稳定性。通过使用 redis-redis,我们可以迅速应对突发流量,实现系统的快速扩容。实现可参考官方文档:https://redis.io/topics/redisbloom
需要注意的一点是,为了避免 Redis 实例宕机,我们需要对 Redis 做好备份和持久化,保证数据不会因为 Redis 宕机而丢失。
综上所述,通过在 Redis 实现缓存分层、分流和限流,我们可以有效地避免 Redis 缓存的雪崩效应,提高系统稳定性和可用性。