Redis雪崩穿透重新审视雪崩性能（redis的雪崩击穿穿透）

Redis雪崩穿透:重新审视雪崩性能

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Redis作为一款非常流行的缓存系统，无疑为很多网站的高并发访问提供了高效的缓存解决方案。但是，Redis也存在一些缺陷，在高并发情况下，如果缓存失效，可能会引起“雪崩效应”，严重影响网站的稳定性和用户体验。

在分析Redis雪崩效应之前，我们先看一下Redis缓存穿透问题。Redis缓存穿透指的是请求的KEY在Redis中不存在，导致所有请求都访问了数据库，这时候如果有大量的这种请求，就会让数据库直接被打垮。我们可以通过以下代码来模拟缓存穿透问题：

public class RedisTest {
    private static Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);

    public static void mn(string[] args) {
        String key = "testKey";
        String value = jedis.get(key);
        if (value == null) {
            System.out.println("Redis中不存在该key，从DB中查询...");
            value = getFromDB(key);
            if (value != null) {
                jedis.set(key, value);
            } else {
                jedis.set(key, "null");
            }
        }
        System.out.println("value: " + value);
    }
    private static String getFromDB(String key) {
        System.out.println("从DB中查询key: " + key);
        // 模拟DB访问时间
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "value";
    }
}

运行上面的代码，如果我们在Redis中没有设置对应的key，程序会一直从数据库中查询直到完成，这样可能会导致数据库被打崩。

那么，如何避免Redis缓存穿透？一种常见的解决方案是在处理请求时，先使用布隆过滤器（Bloom Filter）过滤不存在的key，这样可以大大减轻数据库的压力。

接下来我们看看Redis的雪崩效应问题。在高并发情况下，如果Redis中的大量缓存同时失效，会导致大量请求直接访问数据库，这会压垮数据库，导致整个系统瘫痪。此时需要尽快恢复Redis的缓存，以便系统能够恢复正常运行。我们可以通过以下代码来模拟Redis的缓存雪崩效应问题：

public class RedisTest {
    private static Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);

    public static void mn(String[] args) {
        String key = "testKey";
        String value = jedis.get(key);
        if (value == null) {
            System.out.println("Redis中不存在该key，从DB中查询...");
            value = getFromDB(key);
            if (value != null) {
                jedis.setex(key, 5, value);
            } else {
                jedis.setex(key, 5, "null");
            }
        }
        System.out.println("value: " + value);
    }
    private static String getFromDB(String key) {
        System.out.println("从DB中查询key: " + key);
        // 模拟DB访问时间
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "value";
    }
}

运行上面的代码，我们可以看到当Redis缓存失效后，所有请求都会进行数据库查询，这会严重影响系统性能。

如何解决Redis的雪崩效应问题呢？一种解决方案是通过设置缓存的过期时间，在不同的时间段内对缓存进行更新，这样就可以避免所有缓存同时失效。同时，我们还可以使用限流、异步更新等方案来缓解雪崩效应。

总结一下，Redis的缓存穿透和雪崩效应问题是高并发系统中需要重视的问题，我们可以通过使用布隆过滤器来避免缓存穿透，通过设置缓存的过期时间、限流、异步更新等方案来解决雪崩效应问题。我们需要对这些问题进行重视，并及时采取相应的措施来保证系统的稳定性和用户体验。

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