Redis缓存雪崩：预防、应对和解决方案【redis问题】

Redis缓存雪崩是指在同一时间内，大量的key同时失效，导致大量的查询请求直接打到数据库，给数据库带来巨大压力，可以称为“瞬时数据库负载增加，引起系统响应变慢甚至宕机”。

预防措施：

1. 设置随机的过期时间：给每个key的过期时间加上一个随机值，避免同时失效。
2. 使用锁或队列：更新数据库操作时使用分布式锁或者使用队列来控制访问量。
3. 数据预热：启动时预先加载热点数据到缓存中。

应对措施：

1. 缓存数据预热：启动时预先加载热点数据到缓存中。
2. 设置缓存的高可用性：使用Redis Sentinel或Redis Cluster。
3. 实现缓存缓冲区：当缓存失效时，通过加锁或队列来控制写数据库的操作，避免直接压力数据库。
4. 服务降级：在缓存失效后，可以暂时提供静态或默认响应，而不是直接报错。

解决方案：

// 示例代码，使用Redis锁来控制缓存更新操作
public String getWithLock(Jedis jedis, String key, String lockKey, String defaultValue) {
    String value = jedis.get(key);
    if (value == null) {
        // 使用分布式锁，避免多线程时重复更新缓存
        if (jedis.setnx(lockKey, "1") == 1) {
            // 获取锁成功，设置锁的过期时间，避免死锁
            jedis.pexpire(lockKey, 1000);
            try {
                // 重新从数据库获取数据，并更新到缓存
                value = db.get(key);
                jedis.set(key, value);
                jedis.expire(key, 300); // 设置缓存的过期时间
            } finally {
                // 释放锁
                jedis.del(lockKey);
            }
        } else {
            // 其他线程在更新缓存，等待一段时间后重试
            try {
                Thread.sleep(50);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
            getWithLock(jedis, key, lockKey, defaultValue); // 递归调用
        }
    }
    return value != null ? value : defaultValue;
}

在实际应用中，还需要根据具体的业务场景来调整和优化解决方案。