如何应对Redis雪崩（redis雪崩后怎么办）

Redis雪崩是一种由于任务压力过大、缓存出现临时性空值而导致的服务瓶颈、延时或宕机等情况，给企业带来极大的损失，因此应对Redis雪崩也是企业面对Redis面临的问题之一。

一、采用准确的地面预测。

为了防止Redis雪崩，应用数据的容量以及紧紧应用的使用率都不可避免的代价很大，因此在系统部署和维护之前，尽量准确的预测Redis的应用场景，和构建差异化的缓存策略，从而获得预知的地面实施意义，在计划等配置之前，正确的对系统的服务采用动态调整，从而降低了雪崩风险。

二、适当采用熔断技术

熔断技术是一种智能断路器，它使用上限和容量作为断路保护用于检测慢响应，并配置滑动窗口，可以针对请求进行滑动，可以强行关闭那些超出限制以及慢响应的Redis请求，以防止雪崩。代码如下：

public class FallbackHandler{      @Autowired    private RedisConnection redisConnection;    public boolean FallbackByCapacity()    {        int capacity = redisConnection.capacity();        if(capacity>1000)        {            return true;                        }        return false;                    }    public boolean FallbackByResponseTime()    {        int responseTime=redisConnection.ResponseTime();        if(responseTime>10000)        {            return true;                        }        return false;    }}

三、采用预防性缓存淘汰策略

预防性缓存淘汰策略是一种如何在缓存有效期结束缓存之前手动删除过期数据以防止缓存更新，以避免缓存空值或空值出现导致雪崩现象。代码如下：

public class PreventOverride {      @Autowired    private RedisConnection redisConnection;    public void singlePreEviction()    {        String key=redisConnection.getKey();        redisConnection.put(key,value,expiryTime)        if(redisConnection.exists(key) && redisConnection.ttl(key)        {            //如果超时，则删除            redisConnection.del(key);        }    }    public void batchPreEviction()    {        long startTime= redisConnection.ttl();        long currentTime=System.currentTimeMillis();        int intervalTime=60*1000;        if(currentTime-startTime        {            //批量删除时间超过半个间隔时间的数据            redisConnection.expireByKey(key,currentTime/1000);        }    }}

四、采用分区存储和智能索引

将Redis数据存储分为几个区域，每个区域有自己独立的管理机制，用于控制数据的访问路径，防止雪崩，同时可以采用智能的索引技术，提高检索效率，以跳跃数据的访问时间，使其保持强大的实时性和负载能力，防止雪崩现象的出现。

综上，要有效的应对Redis雪崩，除了正确的地面预测、采用熔断技术、预防性缓存淘汰策略外，还需要采用分区存储和智能索引等技术，保持系统高效稳定运行，以减少雪崩现象发生的几率，使系统免受破坏以及影响用户体验等损失。

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