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缓存雪崩是指缓存中大量数据在同一时间失效,导致大量请求失去缓存保护,直接涌向数据库,造成数据库压力过大。为了避免缓存雪崩,可以采取以下几种策略:
long randomTime = (long) (Math.random() * 3600000); // 生成一个1小时内的随机时间
cache.put(key, value, randomTime);
缓存预热:在系统启动时,预先将一些热点数据加载到缓存中,避免在高峰时段出现缓存穿透或雪崩。
分布式锁:在缓存失效时,使用分布式锁来保证只有一个请求能够访问数据库,其他请求等待锁释放。这样可以避免大量请求同时访问数据库。
public boolean tryLock(String key) {
// 使用Redis或Zookeeper实现分布式锁
// 返回true表示获取锁成功,false表示获取锁失败
}
public void releaseLock(String key) {
// 释放分布式锁
}
限流降级:在系统高峰时段,可以通过限流降级策略来保护数据库,避免大量请求涌入。
熔断机制:当缓存服务出现故障时,可以通过熔断机制来屏蔽缓存服务,直接访问数据库。当缓存服务恢复正常后,再逐渐恢复缓存服务。
使用多级缓存:可以采用多级缓存策略,如本地缓存(如Guava Cache)和分布式缓存(如Redis)结合使用,提高缓存的可用性和稳定性。
总之,要避免缓存雪崩,需要从多个方面进行优化,包括设置随机过期时间、预热缓存、使用分布式锁、限流降级、熔断机制和多级缓存等。
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