在分布式系统中，缓存是提升性能的重要手段。但在高并发场景下，缓存系统可能会出现雪崩效应，这是由于缓存系统中大量的缓存数据失效，导致大量的请求都落到数据库上，使得数据库服务器无法承受压力而崩溃。

架构思维之缓存雪崩的灾难复盘

概述

在分布式系统中，缓存是提升性能的重要手段。但在高并发场景下，缓存系统可能会出现雪崩效应，这是由于缓存系统中大量的缓存数据失效，导致大量的请求都落到数据库上，使得数据库服务器无法承受压力而崩溃。

缓存雪崩不仅直接影响用户体验，还可能导致系统瘫痪，因此我们需要采取架构思维来避免缓存雪崩。本文将从缓存雪崩的原因、预防措施和灾难复盘等方面进行详细讲解。

缓存雪崩的原因

1.数据热点失效：在高频访问的数据热点可能会因为失效而引发缓存雪崩，因为缓存服务器会承受大量的请求，从而导致缓存服务器宕机。通常，这种情况下可以通过多级缓存、缓存预热等方式来缓解热点失效的风险。

2.缓存服务不可用：由于网络故障或硬件故障等问题，缓存服务器可能会出现不可用的情况，这种情况下也有可能引发缓存雪崩。通常，我们可以通过服务冗余和负载均衡等方式来防止这种情况的发生。

3.缓存数据同时失效：由于缓存数据的过期时间、容量等问题，可能会导致缓存数据同时失效，从而引发缓存雪崩。由于这种问题很难预知，因此通常我们需要通过合理设置缓存数据的过期时间和淘汰策略来避免这种情况的发生。

预防措施

1.多级缓存架构：多级缓存架构中，一级缓存存储热点数据，由于容量较小，可以采用较低的过期时间，缓解热点失效的风险。二级缓存存储其他数据，由于容量较大，可以采用较长的过期时间，降低缓存数据同时失效的风险。

2.缓存预热：在系统启动时，可以使用多个线程主动访问缓存数据，从而预热缓存，使得数据热点不至于因为失效而引发缓存雪崩。

3.降低并发压力：在高并发场景下，可以通过限制并发访问量、采用排队机制、缓存穿透机制等方式来降低并发压力，从而避免缓存雪崩。

灾难复盘

如果缓存雪崩已经发生，我们需要对灾难复盘以及解决方案进行评估。

例如，如果由于某个数据热点失效导致了缓存雪崩，我们需要考察该数据热点的使用情况、数据缓存的过期时间等因素，然后根据现有的架构思想来确定解决方案。如果需要重构架构，可能需要进行额外的工作，例如新的代码编写、架构模型的设计等。

示例说明

示例1：

某在线电商平台的秒杀活动引发了高并发访问，导致缓存雪崩。为了解决问题，平台实施了以下预防措施：

• 使用多级缓存架构，一级缓存存储热点数据，二级缓存存储其他数据
• 在活动开始前，启动缓存预热机制，主动访问相关的商品信息，从而预热缓存
• 采取限制并发访问量、缓存穿透机制等方式来降低并发压力

如此一来，平台的秒杀活动再也没有出现缓存雪崩的问题。

示例2：

某在线教育平台的评论系统引发了高并发访问，导致缓存雪崩。为了解决问题，平台对教育平台进行了灾难复盘，并制定了以下解决方案：

• 对评论进行分页查询，降低查询压力，避免热点数据失效
• 采用缓存预热机制，在系统启动时先加载热点数据，避免缓存数据同时失效
• 采取排队机制和限制并发访问量等方式，避免并发冲击导致的缓存雪崩。

此后，该教育平台也再也没有发生缓存雪崩的情况。