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
转载
2023-10-23 16:40:00
34阅读
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.
转载
2024-01-17 09:34:04
26阅读
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
转载
2023-09-22 21:45:47
70阅读
# 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
转载
2024-01-13 21:49:53
26阅读
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
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
转载
2024-07-15 01:25:32
21阅读
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
转载
2023-08-15 16:32:09
76阅读
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
转载
2023-11-02 11:15:30
28阅读
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
转载
2023-08-15 17:10:00
62阅读
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
转载
2024-01-19 23:07:25
130阅读
“雪崩”指的是访问服务集群时绝大部分请求都超时，且在流量减少时仍无法恢复的现象。下面解释这个现象的来源。当流量超出服务的最大qps时
原创
2022-06-20 20:36:50
112阅读
什么是缓存雪崩，它为什么回出现，怎么解决该问题来防止大量请求直接访问数据库
缓存雪崩出现的场景缓存服务器宕机，没有设置持久化
介绍：缓存服务器宕机，没有设置持久化，导致缓存数据全部丢失，请求全部转发到数据库，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。缓存集中失效
缓存的key设置了相同的过期时间，导致在某一时刻，大量的key同时失效，请求全部转发到数据库，造
转载
2024-06-18 15:04:48
39阅读
缓存雪崩事故场景
事故背景 公司最近安排了一波商品抢购活动，由于后台小哥操作失误最终导致活动效果差，被用户和代理商投诉了。经理让我带同事们一起复盘这次线上事故。 什么原因造成的？ 抢购活动计划是零点准时开始，22：00 运营人员通过后台将商品上线23：00后台小哥已经将商品导入缓存中，提前预热 抢购开始的瞬间流量非
转载
2023-07-08 23:20:01
84阅读
缓存层承载着大量的请求，有效保护了存储层。但是如果由于缓存大量失效或者缓存整体不能提供服务，导致大量的请求到达存储层，会使存储层负载增加，这就是缓存雪崩的场景。
转载
2023-06-19 18:12:33
94阅读
雪崩、击穿、穿透雪崩大量数据同时过期Redis故障宕机击穿穿透 用户的数据一般都是存储在数据库中，数据库的数据是落在磁盘上的，而磁盘的读写速度特！别！慢！ 如果用户直接访问数据库，而且请求数量特！别！多！数据库就容易崩溃，所以为了避免直接访问数据库，会中Redis作为缓存层。 Redis是内存数据库，读写速度比硬盘快，提高了系统性能。雪崩为了保证缓存、数据库的数据一致性，会给Redis数据设置过
转载
2023-12-07 15:03:12
43阅读
缓存雪崩 指的是缓存失效了，导致大量的请求直接访问数据库，数据库压力就大了，很容易发生宕机的情况，然后和数据库相关的系统都受到了影响，这就是雪崩。缓存失效->数据库宕机->所有系统出现问题，连锁反应。 缓存失效原因：1、redis集群大面积故障2、缓存过期 解决方案：1、redis策略，redis高可用设计。2、r
转载
2023-05-25 13:56:11
132阅读
什么是服务雪崩?参考: <<重新定义spring cloud>>代码:https://gitee.com/08081/hello-springcloud/tree/springcloud-fallback/在微服务中,我们是服务于服务之间调用,当在微服务突然有大量的请求过来,一个服务瘫痪之后,后面的服务的请求积压,这就造成了服务雪崩! 一个服务瘫痪,另
转载
2024-02-11 11:27:40
136阅读
缓存雪崩可能是因为数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。 我的理解的雪崩效应是在分层服务调用的系统中，当一个较为基础的服务a因某种原因不可用，导致其调用服务b，c也不可用，而b的不可用又导致其调用服务e，f的不可用，
转载
2019-01-20 17:22:00
747阅读
2评论
