一、先給緩存雪崩定個性：啥是 Redis 緩存雪崩？

你可以把 Redis 緩存想象成超市的自助收銀台，數據庫就是超市的人工收銀台。正常情況下，用户（請求）都走自助收銀台（緩存），人工收銀台（數據庫）壓力很小；而緩存雪崩，就是 “所有自助收銀台同時壞了”—— 大量緩存數據在同一時間失效，或者 Redis 服務直接掛了，導致所有請求瞬間全衝到數據庫上，數據庫扛不住這麼大壓力，直接崩潰，整個系統就癱瘓了。

舉個最常見的例子：你給一批商品緩存設置了相同的過期時間（比如都是凌晨 1 點過期），到了 1 點，這批緩存全失效，剛好凌晨 1 點又有一波用户訪問，所有請求都去查數據庫，數據庫直接被打垮。

二、為啥會發生緩存雪崩？（兩大核心原因）

1. 緩存批量失效（最常見）

• 人為設置了統一的過期時間：比如做活動時，給所有活動商品緩存設了 2 小時過期，2 小時後緩存全失效；
• 緩存 Key 的過期時間 “扎堆”：比如用時間戳 + 固定時長設置過期，導致大量 Key 在同一時間段過期。

2. Redis 服務整體掛了

• Redis 集羣宕機（比如服務器斷電、網絡故障、Redis 進程崩潰）；
• 突發流量打垮 Redis（比如秒殺活動，請求量遠超 Redis 處理能力）。

三、怎麼解決緩存雪崩？（從易到難，新手也能落地）

1. 先解決 “緩存批量失效” 的問題

• 過期時間加隨機值（最簡單有效）給每個 Key 的過期時間都加一個隨機數，避免 “扎堆失效”。比如原本要設 2 小時過期，就改成 “2 小時 ± 10 分鐘”，讓緩存失效時間分散開。代碼示例（Java）：
  java運行

// 原過期時間：7200秒（2小時）
int baseExpire = 7200;
// 隨機加0-600秒（10分鐘）
int randomExpire = new Random().nextInt(600);
// 最終過期時間：7200~7800秒
redisTemplate.opsForValue().set("goods:1001", goodsInfo, baseExpire + randomExpire, TimeUnit.SECONDS);

• 核心數據永不過期對系統核心、訪問量極高的數據（比如首頁輪播圖、熱門商品），不設置過期時間，由程序手動更新緩存（比如商品價格變了，再更新緩存），避免這些數據失效。

2. 解決 “Redis 掛了” 的問題

• Redis 集羣化部署（高可用）不要只部署一台 Redis，用主從複製 + 哨兵模式，或者 Redis Cluster 集羣。就算一台 Redis 掛了，其他節點能立刻頂上，不會導致緩存服務整體不可用。
• 添加緩存降級 / 熔斷機制當 Redis 掛了，不是直接把所有請求丟給數據庫，而是做 “降級處理”：

• 比如返回兜底數據（“當前系統繁忙，請稍後再試”）；
• 用熔斷器（比如 Sentinel）限制訪問數據庫的請求量，避免數據庫被沖垮。

3. 終極兜底：保護數據庫

• 數據庫加讀寫分離 / 分庫分表：提升數據庫本身的抗壓力；
• 加分佈式鎖 / 限流：限制同一時間訪問數據庫的請求數，比如用 Guava 的 RateLimiter 做接口限流；
• 開啓緩存預熱：在流量高峯前（比如秒殺開始前），提前把熱點數據加載到緩存裏，避免高峯時緩存為空。

四、緩存雪崩 vs 緩存擊穿 vs 緩存穿透（新手別搞混）

很多新手會把這三個概念弄混，簡單區分一下：

總結

1. 緩存雪崩的核心：大量緩存同時失效 / Redis 宕機，導致請求全衝數據庫，系統癱瘓；
2. 預防關鍵：過期時間加隨機值分散失效、Redis 集羣保證高可用、給數據庫加限流 / 降級兜底；
3. 新手優先落地：先給過期時間加隨機值（成本最低），再部署 Redis 主從集羣（提升可用性）。