解决Redis雪崩利用缓存降级技术（解决redis 雪崩）

缓存雪崩是缓存技术的一大痛点，当缓存在一段时间���没有被访问的情况下失效，那么大量的请求同时涌入系统，导致系统崩溃。Redis是一种高性能的NoSQL数据库，在使用上面有可能会出现雪崩的情况，下面介绍的就是利用缓存降级技术来解决Redis雪崩的问题。

1.设置Redis锁：设置一个Redis锁来防止多个请求访问Redis同时产生雪崩现象。当请求来到服务端时，先判断Redis中是否存在某个锁，如果存在，说明此时Redis正在被写操作，此时只能拒绝请求；如果不存在，就设置一个锁，然后执行操作。执行完操作后，需要将锁释放。

2.利用计时器：设置计时器来限制Redis的写入时间，当请求来到服务端时，先判断计时器是否在一定时间范围内工作，如果正在工作，则拒绝处理该请求，如果不在一定时间范围内，就可以通过计时器来设置安全的一致性等待时间，避免出现雪崩现象。

3.引入缓存降级：缓存降级是在Redis服务发生故障，或遇到大量请求无法响应的情况下，直接从数据库读取数据，渲染给返回客户端的备用方案，可以在Redis出现提取或者崩溃时切换到数据库读取，从而减少响应时间，解决Redis雪崩问题。

以上是解决Redis雪崩的三种方案，使用这些方案可以有效的降低Redis发生雪崩的概率，提高系统的稳定性和可用性，为产品的系统提供高可用的支持。

根据上述说明以下是具体代码的实现：

// 设置Redis锁

// 仅允许一次写操作

// 设置锁超时时间为60s

// 如果已经有一个写操作正在进行，则拒绝新的请求

String lockKey = “lock_key”;

long timeout = 60000; //60s

String lockValue = System.currentTimeMillis() + “_” + timeout;

boolean hasLock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue);

if(!hasLock) {

// 拒绝操作

}

// 允许操作

// 执行完操作后，释放锁

String currentValue = redisTemplate.opsForValue().get(lockKey);

if(String.valueOf(lockValue).equals(currentValue)) {

redisTemplate.delete(lockKey);

}

// 利用计时器

String timerKey = “timer_key”;

int timer = 30; // 计时器运行30s

if(redisTemplate.exists(timerKey)) {

// 说明计时器正在运行

// 拒绝请求

} else {

// 开始运行计时器

redisTemplate.opsForValue().set(timerKey, System.currentTimeMillis(), timer, TimeUnit.SECONDS);

// 设置一致性等待时间

long wtTime = 1000; // 等待1000ms

Thread.sleep(wtTime);

// 执行操作

redisTemplate.delete(timerKey); // 结束计时器

}

// 引入缓存降级

try {

// 先读取Redis缓存

String data = redisTemplate.opsForValue().get(key);

if(data != null) {

// 返回Redis缓存

return data;

}

} catch (Exception e) {

// Redis访问出错，捕获异常

// 读取数据库

data = db.opsForValue().get(key);

// 返回结果

return data;

}