缓存雪崩时为什么给缓存业务添加降级限流策略

缓存雪崩是指缓存中大量的缓存数据在同一时间失效或者被清除，导致请求直接打到数据库上，造成数据库瞬间压力过大而崩溃。为了避免缓存雪崩，可以给缓存业务添加降级限流策略。这样可以通过限制请求的流量，减少对后端系统的压力，避免系统崩溃。降级限流的策略可以包括缓存预热、缓存数据分布式、设置缓存失效时间随机性等措施，以减少缓存雪崩的风险。

相关问题

什么是缓存穿透和缓存雪崩，缓存穿透和缓存雪崩如何避免在设置缓存时间时发生？

缓存穿透和缓存雪崩是两种常见的缓存失效问题。

1. **缓存穿透**：当恶意用户或程序频繁地查询不存在于缓存中的数据，而这些查询请求又不满足缓存的键值对规则（如所有键都不命中），导致每次请求都会去数据库查询，然后返回空结果。这会消耗大量的数据库资源，并可能引发服务的性能瓶颈。为了避免缓存穿透，一种策略是在查询前先检查数据是否存在于缓存中，如果不在则记录下来，但并不直接查询数据库，而是执行一些处理（如发送警告或者限流）后再返回。

2. **缓存雪崩**：当缓存过期，大量热点数据同时失效，造成短时间内有大量的相同请求需要实时从数据库获取更新的数据，而这些数据库读取操作可能会超出系统承受能力，形成雪崩效应。为避免雪崩，通常采用以下策略：
- 设置合理的缓存过期时间和刷新策略，比如使用分布式锁机制，当某个缓存即将过期时，只让一个节点更新缓存，其他节点等待。
- 使用版本号或者TTL（Time To Live，生存时间）策略，存储缓存数据时带上版本信息，只有在新旧版本一致的情况下才更新缓存。
- 使用备援缓存或降级模式，在主缓存失效时，能够切换到备份缓存或者降低服务质量但仍能响应部分请求。

综上，设置缓存时需要注意控制请求频率、合理设置缓存寿命并配备适当的缓存失效和容错机制。

redis遇到缓存雪崩怎么办

当 Redis 遇到缓存雪崩时，可以采取以下措施：

1. 设置过期时间时加上随机值，避免大量缓存同时过期。
2. 采用多级缓存架构，将热点数据放在内存数据库中，缓解大量请求同时落到一个 Redis 实例上的情况。
3. 对于一些不重要的缓存数据可以采用异步更新的方式，避免大量请求同时更新导致 Redis 崩溃。
4. 在 Redis 集群中采取主从复制和哨兵机制，保证 Redis 实例的高可用性，避免单点故障。
5. 预热缓存，缓存在过期前强制刷新。
6. 限流降级，对于异常情况，可以采用限流和降级的方式，保证系统的可用性。