这篇文章主要介绍Redis架构中缓存雪崩的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
云办公系统用户实时信息查询功能优化发布之后，系统发生宕机事件（系统挂起，页面无法加载）。
我们IM原有的一个功能，当鼠标移动到用户头像的时候，会显示出用户的基本信息。信息比较简单，只包含简单的用户名、昵称、性别、邮箱、电话等基本数据，
这是一个典型的数据查询，大概过程如下左侧，访问用户基本信息的时候会先去Redis中查一下，如果不存在，就把大约2W左右的用户数据一次性取出来，保存在Redis中，因为用户基本信息在同一张表上，用户信息表的数据量也很少，所以一直也没什么问题。
过程如下图左侧所示。
后续对功能做了优化，原有采集的信息除了用户的基本信息之外，还采集了教育经历、工作经历、所获勋章等。
这些信息存储在不同的表里面，所以采集过程是一个复杂的联表查询，特别是有些基础表数据量比较大，执行效率也是比较慢的。
如果把所有用户全部取出来并存储在一个Redis节点中，明显已经不适用，一个是批量查询导致数据库执行效率慢，一个是Redis单节点数据太大。
所以开发同学做了下优化，每次只取单个用户的综合信息存在Redis中，一个用户建一个缓存，如上图右侧所示。
这种做法看着没啥问题，当晚发布后，在第二天的上午10点~11点就发生了系统瓶颈卡顿，最后挂起的情况，数据库的内存、CPU全部飙上去了。
第一时间的处理方法是降级，程序回滚到之前只提供基本信息的阶段，其他的前端默认显示空信息。接着就是对问题进行分析了，后确认原因是产生了 缓存雪崩了。
新发布的系统，缓存池是空的，在早上10点高峰期的时候，大量的人员到IM上进行访问，系统开始初次建立每个人的缓存信息，大量的请求查询不到缓存，直接透过缓存池投向数据库，造成瞬时DB请求量井喷。这是典型的缓存雪崩了。
同时因为，失效时间相近（8小时失效），所以也有潜在的缓存雪崩。
应急处理方案：适当处理缓存的机制，采用布隆过滤器、空初始值、随机缓存失效时间方式来预防缓存击穿和缓存雪崩的产生。
最终解决方案：改回原来缓存全公司员工信息的方式，根据执行计划和SlowLog，优化获取员工信息的SQL脚本，去掉不需要的字段和无意义的连接。
缓存雪崩是指大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。
上面的哪个问题，初次访问的数据都是未建立缓存的，跟同时失效的情况一样，当峰值期到来的时候，会大量的请求查询不到缓存，直接透过缓存池投向数据库，造成瞬时DB请求量井喷。
在系统容量设计的时候，应该能够预见后期会有大量的请求，所以在发生雪崩前对缓存集群实现高可用，如果是使用 Redis，可以使用 主从+哨兵 ，Redis Cluster 来避免 Redis 全盘崩溃的情况。
同样的，也需要对数据库进行高可用保障，因为透过缓存之后，真正考验的是数据库的抗压能力。所以 1主N从 甚至 数据库集群 是我们需要重点去考虑的。
可以使用 Hystrix进行限流 + 降级 ，比如像上面那种情况，一下子来了1W个请求，不是当前系统的吞吐能力能够承受的，假设单秒TPS的能力只能是 5000个，那么剩余的 5000 请求就可以走限流逻辑。
可以设置一些默认值，然后调用我们自己降级逻辑去FallBack，保护最后的 MySQL 不会被大量的请求挂起。 除了Hystrix之外，阿里的Sentinel 和 Google的RateLimiter 都是不错的选择。
Sentinel 漏桶算法
RateLimiter 令牌桶算法
另外可以考虑使用用本地缓存来进行缓冲，在 Redis Cluster 不可用的时候，不至于全线崩溃。
可以给缓存设置过期时间时加上一个随机值时间，使得每个key的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。
随机值我们团队的做法是：n * 3/4 + n * random() 。所以，比如你原本计划对一个缓存建立的过期时间为8小时，那就是6小时 + 0~2小时的随机值。
这样保证了均匀分布在 6~8小时之间。如图：
类似上面的那个案例，并不是还没过期，而是新功能发布，压根还没建设过缓存，所以可以在峰值期之前先做好部分缓存，避免瞬时压力太大。
所以如果10点是峰值期，那么可以预先在8~10点期间，可以逐渐的把大部分缓存建立起来。如图：
缓存穿透是指访问一个不存在的key，缓存不起作用，请求会穿透到DB，流量井喷时会导致DB挂掉。
比如 我们查询用户的信息，程序会根据用户的编号去缓存中检索，如果找不到，再到数据库中搜索。如果你给了一个不存在的编号：XXXXXXXX，那么每次都比对不到，就透过缓存进入数据库。
这样风险很大，如果因为某些原因导致大量不存在的编号被查询，甚至被恶意伪造编号进行攻击，那将是灾难。
发生穿透的原因是缓存中没有存储这些空数据的key，或者压根这个数据的key是不会存在的，从而导致每次查询都进入数据库中。
我们就可以将这些key的值设置为null，并写到缓存池中。后面再出现查询这个key 的请求的时候，直接返回null，这样就在缓存池中就被判断返回了，压力在缓存层中，不会转移到数据库上。
我们称作布隆过滤器，BloomFilter 类似于一个hbase set 用来判断某个元素（key）是否存在于某个集合中。
这种方式在大数据场景应用比较多，比如 Hbase 中使用它去判断数据是否在磁盘上。还有在爬虫场景判断url 是否已经被爬取过。
这种方案可以加在第一种方案中，在缓存之前在加一层 BloomFilter ，把存在的key记录在BloomFilter中，在查询的时候先去 BloomFilter 去查询 key 是否存在，如果不存在就直接返回，存在再走查缓存 ，投入数据库去查询，这样减轻了数据库的压力。
流程图如下：
前面说过，可能会存在一些恶意攻击，伪造出大量不存在的key ，这种情况下如果我们如果采用缓存空值的办法，就会产生大量不存在key的null数据。显然是不合适的，这时我们完全可以使用第二种方案进行过滤掉这些key。
所以，判断的依据是：
针对key非常多、请求重复率比较低的数据，我们就没有必要进行缓存，使用 BloomFilter 直接过滤掉。
而对于空数据的key有限的，重复率比较高的，我们则可以采用 缓存空值的办法 进行处理。
一个存在的key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。（注意跟上面两种的区别）
分布式锁场景，在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住当前key的访问，访问结束再删除该短期key。
这种现象是多个线程同时去查询数据库的这条数据，那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个 互斥锁来锁住它。
其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等第一个线程查询到了数据，然后做缓存。后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存。
锁不好的地方就是在其他线程在拿不到锁的时候就等待，这个会造成系统整体吞吐量降低，用户体验度也不好。
这是一种短暂降级的方式：
如果一个缓存失效的时候，有无数个请求狂奔而来，而第一个请求从进入缓存池，判空，再到数据库检索，再查询出结果并返回设置缓存的这个过程里，缓存是不存在的。
这个就很危险，超高并发下这个短暂的过程足已让千千万万请求投向数据库。更别提这可能是个慢查询，整个过程可能长达2s以上，那对数据库是一种非常大的伤害。
业内有一种做法叫做空初始值，短暂的局部降级来保证整个数据库系统不被击穿。大概流程如下：
可以看出，整个过程中我们牺牲了A、B、C、D的请求，他们拿回了一个空值或者默认值，但是这局部的降级却保证整个数据库系统不被拥堵的请求击穿。
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