攻克redis雪崩一路上的经验与总结（处理redis雪崩问题）

随着用户量的增加，企业服务系统的流量及复杂度也会持续增加，redis作为常用的计算和存储分布式缓存，也会不断受到新的挑战。

针对redis的应用，对高可用及性能的要求也不断提高，而雪崩效应是项目研发中容易遇到的问题之一。雪崩效应指在短时间内，大量访问缓存出现不可用状态，从而对整体服务造成影响，是会被研发团队经常遇到的。

由于redis服务是不可避免的，在应对雪崩效应时，研发人员应该加以重视，搞清楚其中的原理，并从多方面应对方式。以下是一些处理方式，供参考。

1. 进行redis容量规划，分析容量使用情况，提前预估需要的存储容量。redis的存储上限是单机内存容量，最大限度的提高单机存储空间是解决雪崩效应的关键，避免了容量不足导致的数据无法存储。

2. 采用容量淘汰策略，提高redis服务性能，延长数据存储饱和度。淘汰策略可以用脚本周期性的运行，根据一定的规则淘汰掉不常用的数据，以降低容量的使用。

3. 合理设置redis的过期时间，避免雪崩效应影响下游服务。通过实验和根据实际情况可以得出合理的过期时间。下面的代码演示，将KEY的超时时间设置为30秒。

“`java

jedis.expire( “KEY”, 30 );

4. 进行redis减料操作，考虑相关键字做分片。比如通过redis cluster可以将键和值按照预定义的槽机制分配到不同的节点上，避免单个节点中请求过量导致的雪崩效应。

5. 重新设计数据模型，采用发布/订阅模式，拆分结构以便尽可能减少查询时间以及容量需求。

以上是针对redis雪崩效应处理可以采用的方法，根据自身的情况，应择策略，结合系统自身特点选择合适的应对方法。只有严谨的思维，才能减少雪崩后的影响，提升系统性能。