Redis雪崩穿透击穿重重障壁（redis雪崩穿透击穿）

Redis是一个开源的，基于内存的、支持键值对（KEY-value）存储系统，它可以用作数据库、做缓存内容及消息中间件。与Memcached的内存缓存系统相比，Redis是个更为全面的系统，因为它可以在多台机器搭建分布式集群，而且可以支持很多更高级的特性，比如支持丰富的数据结构、事务以及持久化。

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Redis缓存一般会在系统的数据访问中起到经济有效的中介作用，但它有一个致命的缺点。就是雪崩效应，它是指当某台缓存服务器发生故障时，由于其他服务器补偿，大量同时发出的读写请求，会造成整体的服务变慢和不可用，此时系统的响应耗时及资源消耗会急剧上升，当然也会造成系统宕机的现象。

如何抵御Redis雪崩效应？我们有一系列穿透险障的方法，在系统设计中，能够让系统的流量均衡地分散，减少某一个点的流量压力：

* 混合存储：最常见的就是结合MySQL等关系型数据库以及Redis，将常用数据记录在Redis中，而较为复杂的引用数据在MySQL中存储，这样做能够很好地平衡系统的流量，分化请求。

* 存储模型调整：根据请求及规则，重新调整存储模型，以使大量数据不用一次性查询拿出来，而是分批查询。

* 健康检查：定期检查缓存服务器的运行情况，检查是否存在服务器的故障。

* 限流处理：采用限流策略，限制请求的频率，使用预先定义好的条件，如果出现流量暴增，就可以快速拦截，从而避免雪崩现象。

代码示例：

public class LimitRule {

public static boolean isAllowed( String key, int maxQps ) {

// 使用 Redis原子自增操作，来实现限流

if ( JedisUtil.incr(key) == 1 ) {

// 设置key的过期时间

JedisUtil.expire(key, 1);

return true;

} else if ( JedisUtil.getCounter(key)

return true;

} else {

return false;

}

}

}

以上提到的只是一些对Redis雪崩的抵御措施，很多在复杂的场景下，这些措施都是必不可少的，才能够使系统顺利运转。然而，我们仍然需要及时做好检测和报警，才能做到及时发现问题，及时解决问题，避免出现大范围的雪崩效应。

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