利用Redis防止缓存雪崩及流量限制（redis缓存雪崩限流）

利用Redis防止缓存雪崩及流量限制

缓存是Web应用中最常用的优化手段之一。但是，当缓存系统出现问题时，如硬件故障、内存泄露、网络抖动等，可能会导致缓存雪崩，进而引发大量请求涌入服务器，造成系统宕机。此时，我们需要采取措施防止缓存雪崩。本文介绍如何利用Redis实现缓存雪崩的防止和流量的限制。

防止缓存雪崩

缓存雪崩指的是缓存失效后，大量的请求涌入数据库，导致数据库无法承受压力而宕机。为了防止缓存雪崩，我们可以采用以下两种方法：

1.缓存数据时设置过期时间，过期时间设置为随机值。这样可以避免多个缓存同时失效，进而导致大量的请求涌入数据库。具体代码如下：

“`java

Random random = new Random();

int expireTime = 60 * 60 + random.nextInt(60 * 60 * 24);

redis.set(key, value, expireTime);

2.使用分布式锁。当缓存失效时，只有一个线程去查询数据库，其它线程等待。查询数据库后，将数据缓存到Redis中，并释放锁。具体代码如下：

```java
String lockKey = "lockKey";
String lockVal = System.currentTimeMillis() + "";
if (redis.setnx(lockKey, lockVal) == 1) {
    redis.expire(lockKey, 3);
    // 查询数据库
    Object obj = queryFromDB();
    redis.set(key, obj, expireTime);
    redis.del(lockKey);
} else {
    Thread.sleep(100);
    // 再次获取锁
}

限制流量

为了保护后端系统，我们需要限制前端用户的流量。在Redis中，我们可以使用计数器来实现限流的功能。当请求达到设定的阈值时，已到达限流的上限。具体代码如下：

“`java

String countKey = “countKey”;

if (redis.get(countKey) == null) {

redis.set(countKey, “1”, 1);

} else {

int count = Integer.parseInt(redis.get(countKey));

if (++count > 100) { // 100为限制流量的阈值

System.out.println(“已达到限流上限！”);

return;

}

redis.incr(countKey);

}

总结

以上代码只是防止缓存雪崩和限制流量的简单实现，实际情况中应根据需求进行相应的优化。此外，在使用Redis时还需要注意如下几点：

- 数据库并发连接数不宜太大，以免阻塞其他线程；
- Redis最好部署在内网中，以提高安全性；
- 避免使用过期时间为0的缓存，以防缓存穿透；
- Redis服务器应定期备份，以防数据丢失等问题。