Redis缓存雪崩指的是在Redis缓存系统中，大量的缓存数据在同一时间过期失效，导致大量原本可以从缓存获取的数据请求直接落到数据库上，造成数据库瞬间压力过大，甚至可能导致数据库崩溃，进而影响整个系统的正常运行。以下从缓存雪崩产生的原因和解决方案两方面进行介绍：
产生原因
- 大量缓存集中过期：在某些业务场景下，可能会批量设置缓存的过期时间，比如在电商大促活动结束后，大量与活动相关的缓存数据同时过期，使得大量请求直接打到数据库。
- 缓存服务器故障：如果Redis集群中某个节点或整个集群出现故障，导致缓存数据全部丢失或不可用，所有请求也会转而涌向数据库。
解决方案
- 分散过期时间：避免大量缓存同时过期，在设置缓存过期时间时，为每个缓存项添加一个随机的过期时间偏移量。例如，原本设置缓存过期时间为60分钟，可以改为在55到65分钟之间随机取值，这样可以让缓存过期时间更加分散，减轻数据库压力。
- 使用互斥锁：当缓存失效时，先获取一个互斥锁（如使用Redis的SETNX命令），只有获取到锁的请求才能去查询数据库并更新缓存，其他请求则等待一段时间后重试从缓存获取数据。这样可以保证在同一时间只有一个请求去查询数据库，避免大量请求同时穿透到数据库。示例代码如下（以Python和Redis为例）：
import redis
import timer = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)def get_data_with_mutex(key):mutex_key = f'mutex:{key}'while True:# 尝试获取互斥锁if r.setnx(mutex_key, 1):try:data = r.get(key)if not data:# 缓存不存在，查询数据库data = get_data_from_db(key)r.setex(key, 3600, data) # 设置缓存return datafinally:# 释放互斥锁r.delete(mutex_key)else:# 未获取到锁，等待重试time.sleep(0.1)def get_data_from_db(key):# 实际从数据库查询数据的逻辑return f'data for {key}'
- 设置永不过期：对于一些不经常变化的数据，可以设置为永不过期（即不设置过期时间），或者通过其他机制（如消息队列、定时任务等）来异步更新缓存数据。这样可以避免因缓存过期导致的雪崩问题。
- 二级缓存：采用两级缓存架构，如一级缓存使用Redis，二级缓存可以使用本地缓存（如Python的
functools.lru_cache）。当一级缓存失效时，先从二级缓存获取数据，如果二级缓存也没有，则查询数据库并更新两级缓存。这样可以在一定程度上减少直接对数据库的请求。 - 缓存预热：在系统启动阶段，提前将部分热点数据加载到缓存中，并设置合理的过期时间。这样可以避免系统刚上线时大量缓存未加载，导致请求直接打到数据库。
- 搭建高可用的Redis集群：使用Redis Sentinel或Redis Cluster等方式搭建高可用的Redis集群，确保即使某个节点出现故障，其他节点仍能正常提供缓存服务，减少因缓存服务器故障导致的雪崩问题。同时，配置合适的持久化策略（如RDB和AOF），以便在Redis重启后能够快速恢复缓存数据。