服务器雪崩，一般服务器崩溃要多久才能好

到底是什么原因造成的redis缓存雪崩

对于后端开发人员来说，缓存已成为项目中不可或缺的技术之一，它能显著提升系统性能。然而，不当使用或缺乏经验，也可能带来问题。今天，我们将探讨在项目中引入缓存可能遇到的三大问题。以下问题，你是否已经遭遇过呢？

1.缓存穿透问题

大部分情况下，使用缓存的目的是减轻数据库压力，提高系统性能。一般流程是从缓存获取数据，若无则查询数据库，并将数据放入缓存。然而，如果用户请求的数据在缓存和数据库中均不存在，每次请求都会导致数据库查询，这种现象被称为缓存穿透。

为解决缓存穿透问题，可以对用户id进行校验，如只允许以特定前缀（如15开头）的id访问，这样能有效过滤恶意伪造的id请求。另一种方法是使用布隆过滤器，将数据库中的数据放入内存map快速判断，但数据量大时会占用较多内存空间。

使用布隆过滤器确实能解决缓存穿透问题，但也会带来误判。为了避免误判，可以适当增加hash函数的次数，同时需关注数据库数据更新时同步问题。

2.缓存击穿问题

当访问热点数据时，如果数据在缓存中失效，且同时有大量请求访问，可能会导致数据库压力过大。解决方法是使用加锁限制并发访问，或者在key即将过期时自动续期，以保持数据在缓存中的有效状态。

3.缓存雪崩问题

缓存雪崩指的是多个热门key同时失效，问题更为严重。为避免缓存雪崩，可以为每个key设置不同的过期时间，并在高并发环境下使用随机数增加过期时间的多样性。同时，通过高可用架构，如使用哨兵模式或集群模式，确保缓存服务器的稳定性。

解决缓存问题的关键在于合理设计和预判，确保系统在面对高并发和数据变动时保持稳定和高效。

网络语雪崩是什么意思

雪崩是指在网络系统中发生了故障引起系统的大规模瘫痪。在这种情况下，系统会受到大量的请求，导致它无法处理所有的请求，最终会导致服务的瘫痪。这种情况通常发生在服务器端出现了故障，或者是网络的负载过高，以至于系统无法正常工作，从而导致高并发时系统的不稳定。

雪崩的主要原因是因为系统在处理高并发时没有做好负载均衡，导致资源分配不当。系统设计不良，容易出现单点故障，当这个单点故障发生时，系统将无法有效地进行处理。此外，还有一些外部因素，如DDoS攻击等攻击也会导致网络系统出现雪崩的情况。

要想有效地防范网络系统的雪崩情况，需要从多个方面入手。首先，系统架构需要做好负载均衡，通过多个服务器处理请求，从而避免单一服务器出现故障的瓶颈问题。其次，需要制定合理的容错机制，当出现故障时，系统能够自动切换到备份服务器，从而保证系统的可用性。再者，应加强对网络的监控与管理，例如通过防火墙等安全策略来减少网络攻击的影响。最后，参考历史故障数据，及时排查并处理潜在问题，也是有效防范网络雪崩的重要手段。

redis产生雪崩怎么解决

产生雪崩的原因：

缓存雪崩通俗简单的理解就是：由于原有缓存失效（或者数据未加载到缓存中），新缓存未到期间（缓存正常从Redis中获取，如下图）所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机，造成系统的崩溃。

基本解决思路如下：

第一，大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写，避免缓存失效时对数据库造成太大的压力，虽然能够在一定的程度上缓解了数据库的压力但是与此同时又降低了系统的吞吐量。

第二，分析用户的行为，尽量让缓存失效的时间均匀分布。

第三，如果是因为某台缓存服务器宕机，可以考虑做主备，比如：redis主备，但是双缓存涉及到更新事务的问题，update可能读到脏数据，需要好好解决。

Redis雪崩效应的解决方案：

1、可以使用分布式锁，单机版的话本地锁

2、消息中间件方式

3、一级和二级缓存Redis+Ehchache

4、均摊分配Redis的key的失效时间

解释：

1、当突然有大量请求到数据库服务器时候，进行请求限制。使用所的机制，保证只有一个线程（请求）操作。否则进行排队等待（集群分布式锁，单机本地锁）。减少服务器吞吐量，效率低。

加入锁！

保证只能有一个线程进入实际上只能有一个请求在执行查询操作

也可以在此处进行使用限流的策略~

2、使用消息中间件解决

这种方案是最靠谱的方案！

消息中间件可以解决高并发！！！

如果大量的请求进行访问时候，Redis没有值的情况，会将查询的结果存放在消息中间件中（利用了MQ异步步特性）

3、做二级缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期（此点为补充）

4、不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。

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