效应Redis的雪崩之苦让所有人受到考验（redis 的雪崩）

Redis的雪崩之苦：让所有人受到考验

Redis是一种高性能的开源缓存数据库，常用于提高系统的读写性能和数据查询速度。但是在高并发的情况下，Redis缓存出现雪崩现象，会对系统的稳定性产生严重影响。在这篇文章中，我们将一起探讨Redis的雪崩问题，并学习如何应对这种情况。

Redis缓存雪崩现象是什么？

Redis缓存雪崩现象是指在高并发情况下，Redis缓存中的大量数据同时失效，导致大量请求重新落到数据库中，形成一种连锁反应，使数据库负载突然增大，最终导致整个系统崩溃。如下图所示：


从图中可以看出，当Redis存储的部分或全部键过期或被删除时，在缓存未来得及更新之前，所有请求都会直接落到数据库中，导致数据库瞬间负载大增，甚至达到峰值。这种现象称为Redis缓存雪崩。

如何避免Redis缓存雪崩？

为了避免Redis缓存雪崩，我们需要从以下三个方面入手：

1.设置有效期随机化

通过将缓存的过期时间随机分散，可以避免大量的缓存同时失效。如下代码所示：

“`python

import random

EXPIRE_TIME = 300 # 缓存有效期

def set_key(key, value):

redis_conn.set(key, value, ex=random.randint(EXPIRE_TIME-50,

EXPIRE_TIME+50))

通过将缓存的有效期在原有的基础上加减一个随机数，可以将缓存的过期时间随机分布，避免缓存集中失效。
2.设置热点数据永不过期

通常情况下，缓存中的某些数据更频繁地被访问，我们可以将这些数据设置为永不过期，避免缓存失效。如下代码所示：

```python
LOW_HOLD_TIME = 300   # 热点数据有效期
def set_key(key, value, is_hot=False):
    if is_hot:
        redis_conn.set(key, value, ex=0)
    else:
        redis_conn.set(key, value, ex=random.randint(EXPIRE_TIME-50,
                                     EXPIRE_TIME+50))

通过判断是否为热点数据，将热点数据的过期时间设置为0，即永不过期。

3.缓存击穿策略

当大量请求同时落到失效的缓存上，容易引起缓存击穿，此时需要在查询数据库前，检查缓存是否失效，若失效，则立即更新缓存。如下代码所示：

“`python

def get_key(key):

value = redis_conn.get(key)

if value is None:

# 缓存未命中

value = query_database(key)

if value:

set_key(key, value)

return value

在查询缓存前，首先检查缓存是否失效，在缓存失效的情况下，立即查询数据库，更新缓存。

总结

Redis缓存雪崩是一个比较常见的高并发问题，但是通过设置有效期随机化、设置热点数据永不过期和缓存击穿策略，可以有效地避免Redis缓存雪崩。在实际开发中，我们需要对系统的并发情况进行充分的测试与优化，以确保系统的稳定性和性能。