Redis缓存预热和缓存雪崩问题怎样解决？

缓存预热

场景：“宕机”

服务器启动后迅速宕机

问题排查：

1.请求数量较高，大量的请求过来之后都需要去从缓存中获取数据，但是缓存中又没有，此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存，造成了短期内对redis的高强度操作从而导致问题

2.主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高

解决方案：

前置准备工作：

1.日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据

2.利用LRU数据删除策略，构建数据留存队列例如：storm与kafka配合

准备工作：

1.将统计结果中的数据分类，根据级别，redis优先加载级别较高的热点数据

2.利用分布式多服务器同时进行数据读取，提速数据加载过程

3.热点数据主从同时预热

实施：

4.使用脚本程序固定触发数据预热过程

5.如果条件允许，使用了CDN(内容分发网络)，效果会更好

总的来说：缓存预热就是系统启动前，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据!

缓存雪崩

场景：数据库服务器崩溃，一连串的场景会随之儿来。

1.系统平稳运行过程中，忽然数据库连接量激增

2.应用服务器无法及时处理请求

3.大量408，500错误页面出现

4.客户反复刷新页面获取数据

5.数据库崩溃

6.应用服务器崩溃

7.重启应用服务器无效

8.Redis服务器崩溃

9.Redis集群崩溃

10.重启数据库后再次被瞬间流量放倒

问题排查：

1.在一个较短的时间内，缓存中较多的key集中过期

2.此周期内请求访问过期的数据，redis未命中，redis向数据库获取数据

3.数据库同时接收到大量的请求无法及时处理

4.Redis大量请求被积压，开始出现超时现象

5.数据库流量激增，数据库崩溃

6.重启后仍然面对缓存中无数据可用

7.Redis服务器资源被严重占用，Redis服务器崩溃

8.Redis集群呈现崩塌，集群瓦解

9.应用服务器无法及时得到数据响应请求，来自客户端的请求数量越来越多，应用服务器崩溃

10.应用服务器，redis，数据库全部重启，效果不理想

总而言之就两点：短时间范围内，大量key集中过期

解决方案

思路：

1.更多的页面静态化处理

2.构建多级缓存架构：Nginx缓存+redis缓存+ehcache缓存

3.检测Mysql严重耗时业务进行优化：对数据库的瓶颈排查：例如超时查询、耗时较高事务等

4.灾难预警机制：​ 监控redis服务器性能指标，CPU占用、CPU使用率，内存容量，查询平均响应时间和线程数

5.限流、降级

短时间范围内牺牲一些客户体验，限制一部分请求访问，降低应用服务器压力，待业务低速运转后再逐步放开访问

落地实践：

1.LRU与LFU切换

2.数据有效期策略调整​：根据业务数据有效期进行分类错峰，A类90分钟，B类80分钟，C类70分钟过期时间使用固定时间+随机值的形式，稀释集中到期的key的数量

3.超热数据使用永久key

4.定期维护(自动+人工)：对即将过期数据做访问量分析，确认是否延时，配合访问量统计，做热点数据的延时

5.加锁：慎用!

总的来说：缓存雪崩就是瞬间过期数据量太大，导致对数据库服务器造成压力。如能够有效避免过期时间集中，可以有效解决雪崩现象的 出现(约40%)，配合其他策略一起使用，并监控服务器的运行数据，根据运行记录做快速调整。