Redis 缓存雪崩是指在 Redis 缓存中，大量的缓存数据在同一时间内失效，导致大量请求直接涌向数据库，从而可能使数据库不堪重负，甚至引发系统崩溃的情况。以下是关于缓存雪崩的详细介绍：
- 产生原因
- 缓存过期时间设置不合理：如果大量缓存数据设置了相同或相近的过期时间，那么在这些数据过期的时刻，就会有大量请求同时绕过缓存去访问数据库，从而引发缓存雪崩。
- 缓存服务器故障：当 Redis 服务器出现故障，如硬件故障、软件问题、网络故障等，导致缓存中的数据无法正常读取，所有请求也会直接转向数据库，这也会造成缓存雪崩的效果。
- 带来的影响
- 数据库压力剧增：大量原本由缓存处理的请求突然全部落到数据库上，数据库的负载会瞬间大幅增加，可能导致数据库响应变慢，甚至出现查询超时、连接池耗尽等问题。
- 系统性能下降：由于请求无法从缓存中快速获取数据，而是需要从数据库中查询，整个系统的响应时间会明显变长，用户体验变差。严重情况下，可能会导致系统部分功能无法正常使用，甚至整个系统崩溃。
- 解决方案
- 设置随机过期时间：避免大量缓存数据在同一时间过期，在设置缓存过期时间时，采用随机的方式为每个缓存项设置一个合理范围内的过期时间，这样可以使缓存数据的过期时间分散开来，减少同一时刻大量数据过期的可能性。
- 使用缓存集群：通过搭建 Redis 集群，将数据分布在多个节点上，避免单个服务器故障导致所有缓存数据丢失。同时，集群还可以提高系统的并发处理能力和可扩展性。
- 数据预热：在系统启动或缓存数据失效后，提前将一些热点数据加载到缓存中，避免在缓存失效后大量请求直接访问数据库。可以通过定时任务或者在系统初始化阶段进行数据预热操作。
- 加锁排队：当缓存失效时，通过加锁或者队列的方式来控制并发访问数据库的请求数量，确保同一时间只有少量请求去查询数据库并更新缓存，其他请求则等待缓存更新后再从缓存中获取数据。这样可以防止大量请求同时冲击数据库。
- 使用熔断机制：在系统中引入熔断机制，当数据库的负载达到一定阈值时，暂时熔断部分非核心业务的请求，直接返回错误信息给客户端，避免数据库因压力过大而崩溃。同时，记录熔断的请求信息，待系统恢复正常后再进行处理。