本文转载自微信公众号《JAVA日之录》，作者单音。转载本文请联系JAVA日知录公众号。小张兴冲冲的去面试了，结果因为redis缓存雪崩问题被面试官拒绝了！小张：面试官你好。我是来面试的采访者：你好，小张。我看了你的简历。你通常在项目中使用redis。能介绍一下你对redis的使用吗？小张：Redis主要用来存储一些常用的配置数据和一些热点数据；它存储了一些过期的数据，比如登录用户颁发的token。面试官：嗯，既然你用它来存储热点数据。那我问你一个实际的场景，“查询热点数据的时候，会先从缓存中加载，如果没有命中缓存，就会从数据库中取回数据。很多时候我们也会设置一个过期时间那么我的问题是，假设在某个时间点，所有的热点缓存都过期失效了，那么所有的请求都会直接进入数据库，瞬间数据库就会被淹没，如果是你，你要怎么解决这个问题？”小张：嗯……面试官，我肚子有点不舒服，先回去了。小丈祖！面试官：因为缓存同时大面积失效，或者缓存服务暂时无法提供服务等，所有的请求都跑到数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机.这种现象称为“缓存雪崩”。缓存崩溃可以通过以下四个维度来解决：“缓存预热”数据加热，就是在正式部署之前，预先访问可能的数据，让一些可能被大量访问的数据加载到缓存中。在即将发生大并发访问之前手动触发不同key的加载和缓存。“添加互斥锁”可以使用互斥锁来锁定第一个查询数据的请求。其他线程此时拿不到锁，等到第一个线程查询到数据，然后将数据放入redis缓存中。后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接去缓存。“过期时间均匀分布”给缓存的老化时间增加了一个随机因素，即为缓存设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽可能统一。《构建高可用缓存系统》将Redis设计成高可用。即使个别节点、个别机器甚至机房宕机，仍然可以提供服务。比如RedisSentinel和RedisCluster都实现了高可用。面试官：各位小伙伴，你学会了如何解决缓存雪崩问题吗？希望大家在以后的面试中不要被这个问题难倒~小张：学习了，下次再来。（我知道我没提热点数据，不提面试官也不会问。）面试官：小编，你不问这个我就不问其他问题了？你下次可以再试一次！
