题解析Redis缓存雪崩的面试题（redis缓存雪崩面试）

题解析Redis缓存雪崩的面试题

在面试中，可能会遇到Redis缓存雪崩相关的问题，而此时，能够对其有深刻了解的候选人会更有优势。下面就让我们来看看Redis缓存雪崩的问题及解决方法。

Redis缓存雪崩的定义

当一个服务突然间从缓存中失去了大量数据时，这个现象就被称为缓存雪崩。这种情况下，请求都被缓存击中，从而导致后端服务器CPU、内存、数据库等各方面资源受到严重冲击，服务容易瘫痪。

Redis缓存雪崩的产生原因

1. 缓存数据失效时间一致：在大量数据同时失效的情况下，所有的请求都会转向数据库，导致瞬间的高并发，让数据库无法承受这样的压力。

2. Redis宕机：如果Redis宕机导致无法访问，那么缓存中的数据将会失效，大量请求会涌入数据库造成压力增大。

3. Redis缓存集中过期：由于某些原因，很多数据的过期时间集中在同一时间。当这些数据集中失效时，大量请求会转向数据库，导致服务器压力突然性的飙升。

解决方法

1. 设置缓存的过期时间：可以设置过期时间的随机性，避免数据出现集中失效的情况。

2. 给Redis设置主从节点：当主节点宕机时，从节点会自动接管，缓存数据不会消失。但前提是，必须保证Redis主从同步正常工作。

3. 只允许预热缓存的数据同时过期：当某个数据在Redis中缓存或重新生成后，可以让其延长过期时间，确保其它数据过期时间不会与预热的数据重合。

4. 分布式锁：在增加数据时加锁，防止多个进程同时去查询和更新数据库。

以下是一段Java代码实现分布式锁：

“`java

public boolean setLock(String key,String value){

boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);

if(lock){ //获取锁成功则设置过期时间

redisTemplate.expire(key, 60, TimeUnit.SECONDS);

System.out.println(“获取锁成功”);

return true;

}else{ //获取锁失败

System.out.println(“获取锁失败”);

return false;

}

}

public void releaseLock(String key,String value){

String currentValue = redisTemplate.opsForValue().get(key).toString();

if(value.equals(currentValue)){

redisTemplate.opsForValue().getOperations().delete(key);

System.out.println(“释放锁成功”);

}else{

System.out.println(“释放锁失败”);

}

}

如上所示，可以通过RedisTemplate的setIfAbsent方法来获取锁，在获取锁成功后设置过期时间，以避免锁被永久占用。当锁再次被占用时，需要检查当前值是否和加锁时同一个，如果是，则删除锁，否则放弃删除。