1. Redis-缓存雪崩

雪崩 是指大量雪体崩塌，缓存雪崩是指同一时间大面积的缓存失效，从而导致大量请求直接落到数据库上，导致数据库压力过大甚至崩溃。

2. 雪崩场景

发生缓存雪崩的情况一般有：

• 单点故障
• 大量缓存同一时间失效

3. 解决方案

针对 Redis 单点故障，一般可以使用高可用部署方式，比如哨兵、集群模式。针对大量缓存同一时间失效的情况，一般可以采取以下措施：

1. 设置不同的过期时间：为缓存数据设置随机的过期时间，避免大量缓存数据在同一时间失效，从而减少数据库的压力。
2. 缓存数据预热：在系统启动或缓存服务启动时，提前将一些预计会被频繁访问的数据加载到缓存中，这样可以减少在高并发访问时，因为缓存中没有数据而频繁访问数据库的情况。
3. 使用多级缓存机制：结合使用本地缓存和分布式缓存，当分布式缓存失效时，本地缓存可以作为一个备份，减少对数据库的直接压力。
4. 预加载和预热缓存：在缓存即将过期前，后台异步更新缓存数据，这样可以避免大量请求同时击中数据库。
5. 动态调整缓存策略：根据系统负载和业务重要性动态调整缓存失效时间和限流策略，在系统负载较低时增加缓存失效时间，负载较高时减少缓存时间，并合理设置限流阈值，保护后端服务。
6. 实现高可用的缓存系统：通过部署缓存服务的高可用集群，确保缓存服务的稳定性，避免因单点故障导致的缓存雪崩。
7. 使用分布式锁：在缓存数据过期时，使用分布式锁确保只有一个请求去数据库查询数据并回写缓存，其他请求等待或重试。
8. 后台更新机制：启动后台进程定时更新缓存中的数据，保证数据永远不会过期。