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Redis雪崩是指大量KEY超時(shí)同時(shí)失效導(dǎo)致的分布式服務(wù)系統(tǒng)異常，它也可以被認(rèn)為是一種使redis緩存幾乎同時(shí)失效的現(xiàn)象的統(tǒng)稱。鑒于雪崩的特殊性，下面我們就Redis雪崩的危害做一個(gè)簡(jiǎn)單的總結(jié)。
Redis雪崩會(huì)導(dǎo)致后端服務(wù)器負(fù)載過(guò)大，當(dāng)系統(tǒng)中的key超時(shí)的時(shí)候，會(huì)釋放大量的讀寫(xiě)操作，大量的客戶端請(qǐng)求會(huì)導(dǎo)致后端服務(wù)器壓力過(guò)大，服務(wù)器無(wú)法支撐訪問(wèn)量，甚至?xí)斐煞?wù)器宕機(jī)。
Redis雪崩會(huì)影響下游服務(wù)，避免不了，在微服務(wù)下，緩存服務(wù)不可或缺，當(dāng)Redis緩存失效，就必須下游服務(wù)從源頭獲取數(shù)據(jù)，這將導(dǎo)致后端服務(wù)器的請(qǐng)求過(guò)多，或者無(wú)法提供可靠服務(wù)。
再次，Redis雪崩會(huì)影響系統(tǒng)性能，由于Redis雪崩會(huì)導(dǎo)致大量key超時(shí)，失效，客戶端會(huì)重復(fù)從后端服務(wù)器獲取數(shù)據(jù)而非從緩存中獲取，這將影響到系統(tǒng)性能，加劇系統(tǒng)壓力。
Redis雪崩也會(huì)影響到用戶體驗(yàn)，當(dāng)Redis出現(xiàn)異常，以實(shí)時(shí)便捷為核心，用戶對(duì)系統(tǒng)的需求將大大降低，當(dāng)服務(wù)能力較之傳統(tǒng)架構(gòu)下下降，用戶的體驗(yàn)度也將隨之下降，而且當(dāng)NB的系統(tǒng)出現(xiàn)一次異常，用戶容易產(chǎn)生拋棄和信任依賴度下降的反應(yīng)，從而影響到系統(tǒng)的發(fā)展及長(zhǎng)久的用戶粘性。
以上Redis雪崩的危害是最常見(jiàn)的幾種，但是數(shù)不勝數(shù)。雖然Redis緩存對(duì)提升服務(wù)性能有著巨大的幫助，但其也不可避免的帶來(lái)存在一定風(fēng)險(xiǎn)，要想解決Redis雪崩，我們要從技術(shù)原理層面考慮，考慮使用應(yīng)用層緩存技術(shù)、增加數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量、定期清理過(guò)期key等方面彌補(bǔ)Redis雪崩這一bug。
例如，應(yīng)用層緩存技術(shù)可以將存在大量key 過(guò)期訪問(wèn)失效的動(dòng)作變換到服務(wù)器端減輕客戶端對(duì)Redis的壓力，但這需要我們?cè)诖a中加入相應(yīng)的處理邏輯，典型的代碼片段如下：
“`Java
String key = “testCache:value”;
String value = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 如果緩存不存在
if (value == null) {
// 從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取
value = getDbValue(key);
// 存入緩存
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value);
// 設(shè)置緩存超時(shí)時(shí)間
stringRedisTemplate.expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
}
Redis雪崩影響是明顯的，因此我們需要結(jié)合實(shí)際情況做出合適的處理手段，避免Redis雪崩的危害。
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文章題目：Redis雪崩關(guān)系聯(lián)動(dòng)的危害（redis雪崩啥意思）
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