Redis（82）如何解决Redis的缓存雪崩问题？

缓存雪崩的概念

缓存雪崩（Cache Avalanche）指的是在某一时刻大量缓存数据同时过期或者缓存服务器宕机，导致大量请求直接打到数据库，从而使数据库瞬时压力剧增，甚至可能导致数据库崩溃。

解决缓存雪崩问题的方法

为了解决缓存雪崩问题，可以采取以下策略：

缓存数据的过期时间设置为随机值：避免在同一时间大量缓存数据同时失效。
加锁或队列：在缓存失效时，通过机制控制对数据库的访问，避免大量请求同时打到数据库。
双写策略：更新缓存的同时也更新数据库，保证数据的一致性。
数据预热：在系统启动时，预先将一些热点数据加载到缓存中，防止缓存雪崩。

以下是这几种解决方法的详细代码示例：

1. 缓存数据的过期时间设置为随机值

通过设置随机的过期时间，可以避免大量缓存数据在同一时间失效。

示例代码：

1import redis.clients.jedis.Jedis;
2
3public class CacheAvalancheExample {
4    private Jedis jedis;
5
6    public CacheAvalancheExample(Jedis jedis) {
7        this.jedis = jedis;
8    }
9
10    public void setCachedData(String key, String value, int baseExpTime) {
11        int expTime = baseExpTime + (int)(Math.random() * baseExpTime); // 随机过期时间
12        jedis.setex(key, expTime, value);
13    }
14
15    public String getCachedData(String key) {
16        return jedis.get(key);
17    }
18
19    public static void main(String[] args) {
20        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
21        CacheAvalancheExample cache = new CacheAvalancheExample(jedis);
22
23        String key = "dataKey";
24        String value = "dataValue";
25        int baseExpTime = 3600; // 基础过期时间 1 小时
26
27        cache.setCachedData(key, value, baseExpTime);
28
29        String cachedValue = cache.getCachedData(key);
30        System.out.println("Cached Value: " + cachedValue);
31
32        jedis.close();
33    }
34}
35

2. 加锁或队列

通过加锁或者队列的方式，控制缓存失效时对数据库的访问，避免大量请求同时打到数据库。

示例代码：

1import redis.clients.jedis.Jedis;
2import redis.clients.jedis.params.SetParams;
3
4public class CacheAvalancheWithLockExample {
5    private Jedis jedis;
6
7    public CacheAvalancheWithLockExample(Jedis jedis) {
8        this.jedis = jedis;
9    }
10
11    public String getCachedData(String key, DataProvider provider, int cacheTime) {
12        String value = jedis.get(key);
13        if (value != null) {
14            return value;
15        }
16
17        String lockKey = key + ":lock";
18        String requestId = String.valueOf(Thread.currentThread().getId());
19
20        // 尝试加锁
21        boolean locked = tryGetLock(lockKey, requestId, 30000); // 锁定30秒
22        if (locked) {
23            try {
24                value = provider.getData();
25                if (value != null) {
26                    jedis.setex(key, cacheTime, value);
27                }
28            } finally {
29                releaseLock(lockKey, requestId);
30            }
31        } else {
32            // 等待一段时间后重试
33            try {
34                Thread.sleep(100);
35            } catch (InterruptedException e) {
36                e.printStackTrace();
37            }
38            return getCachedData(key, provider, cacheTime);
39        }
40        return value;
41    }
42
43    private boolean tryGetLock(String lockKey, String requestId, int expireTime) {
44        SetParams params = new SetParams().nx().px(expireTime);
45        String result = jedis.set(lockKey, requestId, params);
46        return "OK".equals(result);
47    }
48
49    private void releaseLock(String lockKey, String requestId) {
50        if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) {
51            jedis.del(lockKey);
52        }
53    }
54
55    public interface DataProvider {
56        String getData();
57    }
58
59    public static void main(String[] args) {
60        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
61        CacheAvalancheWithLockExample cache = new CacheAvalancheWithLockExample(jedis);
62
63        String key = "dataKey";
64        int cacheTime = 3600; // 缓存 1 小时
65
66        String value = cache.getCachedData(key, () -> {
67            // 模拟数据库查询
68            return "dataValue";
69        }, cacheTime);
70
71        System.out.println("Cached Value: " + value);
72
73        jedis.close();
74    }
75}
76

3. 双写策略

更新数据库的同时也更新缓存，可以保证缓存的一致性，减小缓存失效的几率。

示例代码：

1import redis.clients.jedis.Jedis;
2
3public class CacheAvalancheWithDoubleWriteExample {
4    private Jedis jedis;
5
6    public CacheAvalancheWithDoubleWriteExample(Jedis jedis) {
7        this.jedis = jedis;
8    }
9
10    public void updateData(String key, String value, int cacheTime) {
11        // 更新数据库
12        updateDatabase(key, value);
13
14        // 更新缓存
15        jedis.setex(key, cacheTime, value);
16    }
17
18    private void updateDatabase(String key, String value) {
19        // 模拟数据库更新操作
20        System.out.println("Database updated: " + key + " = " + value);
21    }
22
23    public String getCachedData(String key) {
24        return jedis.get(key);
25    }
26
27    public static void main(String[] args) {
28        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
29        CacheAvalancheWithDoubleWriteExample cache = new CacheAvalancheWithDoubleWriteExample(jedis);
30
31        String key = "dataKey";
32        String value = "dataValue";
33        int cacheTime = 3600; // 缓存 1 小时
34
35        cache.updateData(key, value, cacheTime);
36
37        String cachedValue = cache.getCachedData(key);
38        System.out.println("Cached Value: " + cachedValue);
39
40        jedis.close();
41    }
42}
43

4. 数据预热

在系统启动时预先将一些热点数据加载到缓存中，可以有效防止缓存雪崩。

示例代码：

1import redis.clients.jedis.Jedis;
2
3public class CacheWarmUpExample {
4    private Jedis jedis;
5
6    public CacheWarmUpExample(Jedis jedis) {
7        this.jedis = jedis;
8    }
9
10    public void warmUpCache() {
11        // 预先加载热点数据到缓存中
12        String key = "hotKey";
13        String value = "hotValue";
14        int cacheTime = 3600; // 缓存 1 小时
15        jedis.setex(key, cacheTime, value);
16
17        System.out.println("Cache warmed up: " + key + " = " + value);
18    }
19
20    public String getCachedData(String key) {
21        return jedis.get(key);
22    }
23
24    public static void main(String[] args) {
25        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
26        CacheWarmUpExample cache = new CacheWarmUpExample(jedis);
27
28        cache.warmUpCache();
29
30        String key = "hotKey";
31        String cachedValue = cache.getCachedData(key);
32        System.out.println("Cached Value: " + cachedValue);
33
34        jedis.close();
35    }
36}
37

总结

通过以上示例代码，您可以分别采用随机过期时间、加锁或队列、双写策略和数据预热等方法来解决Redis的缓存雪崩问题。合理使用这些方法，可以有效地减少对数据库的瞬时压力，提高系统的稳健性和可用性。

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