Redis--缓存雪崩--含义/原因/解决方案
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简介
本文介绍Redis的缓存雪崩，包括：含义、原因、解决方案。
含义
缓存雪崩的英文原意是stampeding herd（奔逃的野牛） ，指的是缓存层宕掉后，流量会像奔逃的野牛一样，打向后端存储。
雪崩的原因
由于缓存层承载着大量请求，有效地保护了存储层，但是如果缓存层由于某些原因不能提供服务，于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会级联宕机的情
况。
流程如图1所示：
解决方案
1. 保证Redis服务高可用
和飞机都有多个引擎一样，如果缓存层设计成高可用的，即使个别节点、 个别机器、 甚至是机房宕掉，依然可以提供服务。
Redis Sentinel和Redis Cluster都实现了高可用。
2. 使用隔离组件为后端限流并降级
无论是缓存层还是存储层都会有出错的概率，可以将它们视同为资源。
作为并发量较大的系统，假如有一个资源不可用，可能会造成线程全部阻塞（hang） 在这个资源上，造成整个系统不可用。 降级机制在高并发系统中是非常普遍的： 比如推荐服务中，如果个性化推荐服务不可用，可以降级补充热点数据，不至于造成前端页面空白一片。
在实际项目中，我们需要对重要的资源（例如Redis、 MySQL、HBase、 外部接口） 都进行隔离，让每种资源都单独运行在自己的线程池中，即使个别资源出现了问题，对其他服务没有影响。 但是线程池如何管理，比如如何关闭资源池、 开启资源池、 资源池阀值管理，这些做起来还是相当复杂的。
这里推荐一个Java依赖隔离工具Hystrix（https://github.com/netflix/hystrix） ，如图2所示。 Hystrix是解决依赖隔离的利器，但是该内容已经超出本文的范围，同时只适用于Java应用，所以这里不会详细介绍。
3. 提前演练
在项目上线前，演练缓存层宕掉后，应用以及后端的负载情况以及可能出现的问题，在此基础上做一些预案设定。
其他网址
《Redis开发与运维》=> 11.6 雪崩优化
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