本文主要是介绍缓存雪崩问题，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
缓存雪崩是缓存中大量key失效后当高并发到来时导致大量请求到数据库，瞬间耗尽数据库资源，导致数据库无法使用。
解决方案：
1、使用锁进行控制
2、对同一类型信息的key设置不同的过期时间
3、缓存预热
1. 什么是缓存雪崩
缓存雪崩是指在短时间内，大量缓存数据同时失效，导致所有请求直接涌向数据库，瞬间增加数据库的负载压力，可能导致数据库性能下降甚至崩溃。这种情况往往发生在缓存中大量 key 设置了相同的过期时间，或者系统出现了大规模宕机、重启、网络故障等异常情况，导致缓存系统大面积失效。
2. 缓存雪崩的产生原因
（1）大量缓存同时失效：当大量缓存数据设置了相同的过期时间或缓存系统崩溃，大量请求绕过缓存直接访问数据库。
（2）缓存系统宕机：缓存系统的故障、重启、维护等问题会导致大批量缓存失效，所有请求直接转向数据库。
（3）高并发场景：在高并发情况下，如果某个时刻大量请求无法从缓存中命中，直接查询数据库，会对数据库造成非常大的压力。
3. 缓存雪崩的危害
（1）数据库压力陡增：缓存失效后，原本由缓存系统承担的压力全部转移到数据库，可能会导致数据库响应变慢甚至崩溃。
（2）服务不可用：当数据库无法承受瞬间大量请求时，系统的整体性能会下降，最终可能导致整个服务不可用。
4. 解决方案
4.1 使用锁进行控制
思路同缓存击穿。见上一篇文章。
4.2 对同一类型信息的key设置不同的过期时间
一种非常常见且有效的预防缓存雪崩的方法是避免大量缓存同时失效。可以通过为同类型的缓存 key 设置不同的过期时间，错开缓存的失效时点。这样即使有缓存数据过期，也不会在短时间内有大量缓存同时失效，进而减少对数据库的冲击。
// 为每个缓存设置不同的过期时间
int randomExpireTime = new Random().nextInt(300); // 生成一个随机的过期时间差，最大300秒
redisTemplate.opsForValue().set("key1", value, Duration.ofSeconds(3600 + randomExpireTime)); // 基础过期时间为3600秒
redisTemplate.opsForValue().set("key2", value, Duration.ofSeconds(3600 + randomExpireTime)); // 设置不同的随机过期时间
这种方式确保缓存过期的时点是随机分布的，不会集中在同一时间段，能够有效缓解数据库的压力。
4.3 缓存预热
缓存预热可以在系统启动前或者流量高峰期到来之前，将热点数据提前加载到缓存中，确保这些热点数据不会在流量高峰期突然失效，导致数据库压力增大。缓存预热的核心思路是提前将一些重要的数据主动放入缓存中，以减少突然的大量缓存失效问题。
（1）系统启动时预热：在系统启动时，提前将数据库中的热点数据加载到缓存中，确保缓存中已有有效数据。
@PostConstruct
public void preheatCache() {List<User> hotUsers = database.getHotUsers(); // 从数据库获取热点数据for (User user : hotUsers) {cache.put(user.getId(), user); // 将数据提前加载到缓存中}
}
（2）定时任务预热：对于长期热点数据，可以设置定时任务，在缓存即将过期前提前更新缓存数据，确保缓存中始终有有效数据。
@Scheduled(fixedDelay = 60000) // 每隔一分钟执行一次
public void refreshCache() {List<User> hotUsers = database.getHotUsers(); // 定期获取热点数据for (User user : hotUsers) {cache.put(user.getId(), user); // 更新缓存}
}
这篇关于缓存雪崩问题的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
