在 Java 应用中，我们常常面临的一个问题就是“防雪崩”。这个问题在高并发场景下尤为严重，尤其在分布式系统中，某个服务发生故障可能会引发连锁反应，导致整个系统陷入不可用的状态。那么，我们该如何有效地应对这种情况呢？
## 问题背景
在某次系统负载测试中，我们观察到，在高并发请求的情况下，某些核心服务的响应时间突然突增，最终导致系统崩溃。这种现象给我们的业务造成了严重影响，以下是当时的现象描述
使用缓存时有三个目标： 第一，加快用户访问速度，提高用户体验 第二，降低后端负载，减少潜在的风险，保证系统平稳 第三，保证数据“尽可能”及时更新 缓存穿透原因缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不会命中，但是出于容错的考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存层 缓存层不命中 存储层不命中，所以不将空结果写回缓存 返回空结...
原创
2021-07-21 09:43:50
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使用缓存时有三个目标：第一，加快用户访问速度，提高用户体验第二，降低后端负载，减少潜在的风险，保证系统平稳第
原创
2021-08-04 15:14:02
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# K8S防雪崩设置
在Kubernetes（K8S）集群中，当应用程序在大规模下同时启动或者请求涌入时，可能会导致系统资源瞬时不足，从而引发雪崩效应，进而影响整个系统的稳定性。为了避免这种情况发生，我们需要进行K8S防雪崩设置。在本文中，我将向您详细介绍如何设置K8S来防止雪崩效应的发生。
## 步骤概览
以下是防止K8S雪崩效应的设置流程：
| 步骤 | 操作
原创
2024-04-12 10:26:33
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一、什么是缓存雪崩缓存雪崩就是指缓存由于某些原因（比如 宕机、cache服务挂了或者不响应）整体crash掉了，导致大量请求到达后端数据库，从而导致数据库崩溃，整个系统崩溃，发生灾难。下面的就是一个雪崩的简单过程：1、redis集群彻底崩溃2、缓存服务大量对redis的请求hang住，占用资源3、缓存服务大量的请求打到源头服务去查询mysql，直接打死mysql4、源头服务因为mysql被打死也崩
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2023-10-23 16:40:00
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雪崩产生原因：如果在A的链路上某个或几个被调用的子服务不可用或延迟较高,则会导致调用A服务的请求被堵住。堵住的请求会消耗占用掉系统的线程、io等资源,当该类请求越来越多,占用的计算机资源越来越多的时候,会导致系统瓶颈出现,造成其他的请求同样不可用,最终导致业务系统崩溃,又称:雪崩效应。解决办法：熔断、服务降级熔断器模式定义了熔断器开关相互转换的逻辑:。服务的健康状况 = 请求失败数 / 请求总数.
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2024-01-17 09:34:04
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缓存雪崩就是在某一时刻，大量缓存同时失效导致所有请求都去查询数据库，导致数据库压力过大，然后挂掉的情况。缓存穿透比较严重的时候也会导致缓存雪崩的发生。缓存雪崩的危害 缓存雪崩最乐观的情况是存储层能抗住，但是用户体验会受到影响，数据返回慢，当压力过大时会导致存储层直接挂掉，整个系统都受影响。对于要做到 99.99% 高可用的产品，是绝对不允许缓存雪崩的发生。解决方案 这里总结了几种解决方案：1)缓存
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2023-09-22 21:45:47
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# 教新手小白实现“雪崩 Java”功能
“雪崩”是一种常见的设计模式，可以通过某种触发条件引起状态的改变，本示例中我们将使用 Java 来实现这一功能。接下来，我们通过一个简单的实现步骤和代码示例，帮助你理解如何构建这个功能。
## 流程概述
以下是实现“雪崩 Java”的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建基本的 Java 项目
# 如何在Java中实现雪崩效应
雪崩效应（Avalanche Effect）通常与密码学中的散列函数和加密相关，但在开发中，我们也可以通过模拟这种效应来增加复杂度。今天，我们将通过简单的Java代码实现一个雪崩的示例。下面是实现步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. | 定义基本的雪崩模型类 |
| 2. | 生成雪崩信息的随机数 |
| 3.
缓存雪崩缓存雪崩指的是Redis当中的大量缓存在同一时间全部失效，而假如恰巧这一段时间同时又有大量请求被发起，那么就会造成请求直接访问到数据库，可能会把数据库冲垮。缓存雪崩一般形容的是缓存中没有而数据库中有的数据，而因为时间到期导致请求直达数据库。解决方案解决缓存雪崩的方法有很多：1、加锁，保证单线程访问缓存。这样就不会有很多请求同时访问到数据库。2、失效时间不要设置成一样。典型的就是初始化预热数
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2024-01-13 21:49:53
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redis的缓存击穿？缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不会命中，但是出于容错的考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存层，如图 11-3 所示整个过程分为如下 3 步：缓存层不命中存储层不命中，所以不将空结果写回缓存返回空结果缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存保护后端存储的意义。缓存穿透模型缓存穿透问题可能会使后端存储负载加大，由于很多后端存储不
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2023-09-02 10:45:31
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导读大模型在研发效能领域代码生成方面发挥了越来越大的作用而大模型的预训练依赖大量的精标代码，这些精标数据必须是比较好的工程实践代码这些比较好的工程实践代码，需要大量的技术沉淀，包括工程架构，代码架构等多纬度，涉及性能、可用性、扩展性、安全等方向百度网盘有不少比较好的工程实践，本文主要是介绍百度网盘工程架构中的防雪崩架构抛砖引玉，与大家一起探讨什么才是优秀的工程实践，为大模型的落地提供坚实的数据基础
前言微服务化产品线，每一个服务专心于自己的业务逻辑，并对外提供相应的接口，看上去似乎很明了，其实还有很多的东西需要考虑，比如：服务的自动扩充，熔断和限流等，随着业务的扩展，服务的数量也会随之增多，逻辑会更加复杂，一个服务的某个逻辑需要依赖多个其他服务才能完成。一但一个依赖不能提供服务很可能会产生雪崩效应，最后导致整个服务不可访问。微服务之间进行rpc或者http调用时，我们一般都会设置调用超时，失
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2024-07-15 01:25:32
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一、缓存雪崩缓存雪崩我们可以简单的理解为：由于原有缓存失效，新缓存未到期间(例如：我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积的缓存过期)，所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃。缓存正常从Redis中获取，示意图如下：缓存失效瞬间示意图如下：缓存雪崩的解决方案：（1）碰到这种情况
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2023-08-15 16:32:09
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1.Redis雪崩了解么？举个简单的例子：如果所有首页的Key失效时间都是12小时，中午12点刷新的，我零点有个秒杀活动大量用户涌入，假设当时每秒 6000 个请求，本来缓存在可以扛住每秒 5000 个请求，但是缓存当时所有的Key都失效了。此时 1 秒 6000 个请求全部落数据库，数据库必然扛不住，它会报一下警，真实情况可能DBA都没反应过来就直接挂了。此时，如果没用什么特别的方案来处理这个故
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2023-11-02 11:15:30
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一、服务雪崩的概念 1.1 什么是服务雪崩 服务雪崩的本质：线程没有及时回收。不管是调用成功还是失败，只要线程可以及时回收，就可以解决服务雪崩1.2 服务雪崩怎么解决1.修改调用时长将服务间的调用超时时长改小，这样就可以让线程及时回收，保证服务可用优点：非常简单，也可以有效的解决服务雪崩缺点：不够灵活，有的服务需要更长
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2024-01-19 23:07:25
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解决方案描述： 使用互斥锁重建缓存
在高并发场景下，为了避免大量的请求同时到达存储层查询数据、重建缓存，可以使用互斥锁控制，如根据 key 去缓存层查询数据，当缓存层为命中时，对 key 加锁，然后从存储层查询数据，将数据写入缓存层，最后释放锁。若其他线程发现获取锁失败，则让线程休眠一段时间后重试。对于锁的类型，如果是在单机环境下可以使用 Java 并发包下的 Lock，如果是在分布式环境下，可
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2023-08-15 17:10:00
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2018-07-25 00:22:00
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2018-07-25 00:22:00
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前言 分布式系统中经常会出现某个基础服务不可用造成整个系统不可用的情况, 这种现象被称为服务雪崩效应. 为了应对服务雪崩, 一种常见的做法是手动服务降级. 而Hystrix的出现,给我们提供了另一种选择.
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2019-01-29 09:31:00
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