Redis缓存雪崩场景下的高可用架构设计
2022-07-062.1k 阅读
一、Redis 缓存雪崩问题剖析
（一）缓存雪崩概念
在高并发的应用场景中，Redis 作为常用的缓存，若大量的缓存数据在同一时间过期失效，此时大量的请求直接穿透到后端数据库，可能导致数据库瞬间承受巨大压力，甚至崩溃，这就是缓存雪崩现象。例如，电商系统在进行促销活动时，为了减轻数据库压力，对商品信息进行缓存。若活动期间大量商品的缓存同时过期，大量用户对商品的查询请求就会直接涌向数据库，引发缓存雪崩。
（二）缓存雪崩产生原因
- 集中过期设置：在业务设计时，如果为了方便管理，将大量缓存数据设置了相同的过期时间，那么这些缓存会在同一时刻失效，从而引发缓存雪崩。比如，在一个新闻资讯系统中，为了简化缓存管理，将所有新闻的缓存过期时间都设置为 1 小时，当 1 小时后，所有新闻缓存同时过期，大量用户对新闻的请求就会冲向数据库。
- 缓存服务器故障：当 Redis 缓存服务器出现故障，如宕机等情况，会导致所有缓存数据不可用，请求直接访问数据库，造成数据库压力骤增，引发缓存雪崩。以分布式系统为例，若其中一个 Redis 节点出现硬件故障，而系统又没有及时的故障转移机制，那么该节点所承载的缓存数据就会丢失，大量请求直接落到数据库上。
二、高可用架构设计原则
（一）冗余设计
冗余设计是保障高可用性的重要手段。在 Redis 缓存系统中，可以通过设置多个 Redis 实例来实现冗余。例如，采用主从复制模式，主节点负责写操作，从节点复制主节点的数据。当主节点出现故障时，从节点可以晋升为主节点，继续提供服务。另外，还可以使用哨兵机制来监控主从节点的状态，自动进行故障转移。代码示例如下：
import redis
# 连接主 Redis 实例
master_redis = redis.StrictRedis(host='master_host', port=6379, db=0)
# 连接从 Redis 实例
slave_redis = redis.StrictRedis(host='slave_host', port=6379, db=0)
# 向主 Redis 写入数据
master_redis.set('key', 'value')
# 从从 Redis 读取数据
value = slave_redis.get('key')
print(value)
（二）负载均衡
负载均衡能够将请求均匀地分配到多个 Redis 实例上，避免单个实例负载过高。常见的负载均衡方式有硬件负载均衡和软件负载均衡。在软件负载均衡方面，可以使用 Nginx 作为反向代理服务器，将请求转发到不同的 Redis 实例。以下是 Nginx 配置示例：
upstream redis_cluster {
server redis1:6379;
server redis2:6379;
server redis3:6379;
}
server {
listen 80;
server_name your_domain.com;
location / {
proxy_pass http://redis_cluster;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
}
}
（三）故障隔离
故障隔离是指将不同的服务或模块进行隔离，当某个部分出现故障时，不会影响其他部分的正常运行。在 Redis 缓存系统中，可以将不同类型的数据缓存在不同的 Redis 实例或集群中。例如，将用户相关数据和商品相关数据分别缓存在不同的 Redis 集群中。这样，当用户缓存集群出现问题时，商品缓存仍然可以正常工作，不会导致整个系统崩溃。
三、基于 Redis Cluster 的高可用架构
（一）Redis Cluster 原理
Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案，它采用去中心化的方式，将数据分布在多个节点上。Redis Cluster 使用哈希槽（hash slot）来分配数据，共有 16384 个哈希槽。每个节点负责一部分哈希槽，当客户端请求数据时，Redis 会根据 key 的哈希值计算出对应的哈希槽，然后将请求转发到负责该哈希槽的节点上。这种方式实现了数据的自动分片和负载均衡。
（二）Redis Cluster 架构搭建
- 安装 Redis：首先在各个节点上安装 Redis，可以从 Redis 官方网站下载源码进行编译安装。
- 配置节点：在每个节点的 Redis 配置文件中，设置
cluster-enabled yes开启集群模式，cluster-config-file nodes.conf配置集群配置文件，cluster-node-timeout 15000设置节点超时时间。 - 创建集群：使用
redis -trib.rb工具创建集群，例如：
redis -trib.rb create --replicas 1 192.168.1.100:7000 192.168.1.100:7001 192.168.1.100:7002 192.168.1.100:7003 192.168.1.100:7004 192.168.1.100:7005
上述命令创建了一个包含 3 个主节点和 3 个从节点的 Redis Cluster。
（三）应对缓存雪崩的优势
- 数据分散：Redis Cluster 将数据分散在多个节点上，避免了大量数据集中过期的问题。即使某个节点出现故障，其他节点仍然可以继续提供服务，减少了缓存雪崩发生的可能性。
- 自动故障转移：当集群中的某个主节点出现故障时，从节点会自动晋升为主节点，继续提供服务。这一过程无需人工干预，保证了系统的高可用性。例如，在一个电商订单缓存场景中，若某个负责订单缓存的主节点故障，其对应的从节点会迅速成为主节点，订单缓存服务不会中断。
四、多级缓存架构设计
（一）多级缓存概念
多级缓存是指在应用中设置多个层次的缓存，通常包括本地缓存、分布式缓存等。本地缓存位于应用服务器本地，访问速度快，但容量有限；分布式缓存如 Redis 位于独立的服务器上，容量大，可实现数据共享。通过多级缓存的配合，可以提高缓存命中率，降低后端数据库压力。
（二）设计架构
- 本地缓存层：可以使用 Guava Cache 作为本地缓存。Guava Cache 具有简单易用、支持缓存过期等特点。以下是使用 Guava Cache 的代码示例：
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
public class LocalCacheExample {
private static LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.build(
new CacheLoader<String, String>() {
@Override
public String load(String key) throws Exception {
// 从数据库或其他数据源加载数据
return "default_value";
}
}
);
public static void main(String[] args) {
try {
String value = cache.get("key");
System.out.println(value);
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
- Redis 缓存层：作为分布式缓存层，负责存储大量数据，并实现数据的持久化。应用首先从本地缓存中获取数据，若本地缓存未命中，则从 Redis 缓存中获取。若 Redis 缓存也未命中，则从数据库获取数据，并将数据同时写入本地缓存和 Redis 缓存。
（三）应对缓存雪崩策略
- 分散过期压力：本地缓存和 Redis 缓存可以设置不同的过期时间和过期策略。例如，本地缓存设置较短的过期时间，如几分钟，Redis 缓存设置较长的过期时间，如几小时。这样，即使 Redis 缓存中的部分数据过期，本地缓存仍然可以提供一定时间的服务，减轻了数据库的压力，降低了缓存雪崩的风险。
- 容错机制：当 Redis 缓存出现故障时，本地缓存仍然可以继续为应用提供部分数据服务。同时，应用可以设置重试机制，当 Redis 缓存不可用时，每隔一段时间尝试重新连接 Redis，待 Redis 恢复正常后，重新同步数据。
五、缓存预热与过期时间打散
（一）缓存预热
- 概念：缓存预热是指在系统上线或重启后，提前将部分关键数据加载到缓存中，避免在系统刚启动时，大量请求因缓存未命中而直接访问数据库。例如，在一个论坛系统中，在系统启动时，将热门帖子的内容提前加载到 Redis 缓存中，当用户访问热门帖子时，就可以直接从缓存中获取数据，减少数据库的压力。
- 实现方式：可以通过编写脚本在系统启动时调用缓存加载接口，将数据写入 Redis 缓存。以下是一个简单的 Python 脚本示例：
import redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 模拟从数据库获取数据
data = {'post1': 'content1', 'post2': 'content2'}
for key, value in data.items():
redis_client.set(key, value)
（二）过期时间打散
- 原理：为了避免大量缓存数据同时过期，需要对缓存的过期时间进行打散处理。可以在设置过期时间时，添加一个随机值。例如，原本设置缓存过期时间为 1 小时，可以改为 55 分钟到 65 分钟之间的随机值。这样，缓存数据的过期时间就会分散开来，降低了缓存雪崩发生的概率。
- 代码示例：以 Java 代码为例：
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.Random;
public class ExpirationTimeScatterExample {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
Random random = new Random();
int baseExpiration = 3600; // 基础过期时间 1 小时
int randomOffset = random.nextInt(600); // 随机偏移量 0 到 10 分钟
int expirationTime = baseExpiration + randomOffset;
jedis.setex("key", expirationTime, "value");
jedis.close();
}
}
六、监控与预警机制
（一）监控指标
- 缓存命中率：缓存命中率 = 缓存命中次数 /（缓存命中次数 + 缓存未命中次数）。通过监控缓存命中率，可以了解缓存的使用效果。如果缓存命中率过低，可能意味着缓存策略需要调整，如增加缓存数据量或优化缓存 key 的设计。
- 缓存过期数量：实时监控缓存中即将过期的数据数量。若发现大量数据在短时间内即将过期，需要及时采取措施，如延长过期时间或进行过期时间打散处理，以防止缓存雪崩。
- Redis 服务器性能指标：包括 CPU 使用率、内存使用率、网络带宽等。通过监控这些指标，可以及时发现 Redis 服务器是否出现性能瓶颈，如 CPU 使用率过高可能导致处理请求速度变慢，内存使用率过高可能导致缓存数据被淘汰。
（二）预警设置
- 阈值设定：根据业务需求和系统实际运行情况，为各个监控指标设定合理的阈值。例如，当缓存命中率低于 80%，缓存过期数量超过 1000 个，或者 Redis 服务器 CPU 使用率超过 80%、内存使用率超过 90% 时，触发预警。
- 预警方式：可以通过邮件、短信、即时通讯工具等方式将预警信息发送给相关的运维人员和开发人员。例如，使用 Zabbix 监控系统，当监控指标达到阈值时，Zabbix 可以通过配置好的邮件服务器发送邮件通知相关人员，以便及时采取措施应对潜在的缓存雪崩问题。
七、代码示例综合应用
（一）综合示例场景
假设我们有一个电商商品查询系统，为了防止缓存雪崩，采用了 Redis Cluster 作为缓存，同时结合本地缓存 Guava Cache，并进行了缓存预热和过期时间打散处理。
（二）代码实现
- 本地缓存（Guava Cache）：
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ProductLocalCache {
private static LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)
.build(
new CacheLoader<String, String>() {
@Override
public String load(String key) throws Exception {
// 从 Redis 或数据库加载数据
return loadFromOtherSource(key);
}
}
);
private static String loadFromOtherSource(String key) {
// 这里可以实现从 Redis 或数据库加载数据的逻辑
return "default_product_info";
}
public static String getProductInfo(String productId) {
try {
return cache.get(productId);
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
}
- Redis Cluster 操作：
import redis.clients.jedis.HostAndPort;
import redis.clients.jedis.JedisCluster;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ProductRedisCluster {
private static JedisCluster jedisCluster;
static {
Set<HostAndPort> jedisClusterNodes = new HashSet<>();
jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("192.168.1.100", 7000));
jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("192.168.1.100", 7001));
jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("192.168.1.100", 7002));
jedisCluster = new JedisCluster(jedisClusterNodes);
}
public static void setProductInfo(String productId, String productInfo) {
Random random = new Random();
int baseExpiration = 3600; // 基础过期时间 1 小时
int randomOffset = random.nextInt(600); // 随机偏移量 0 到 10 分钟
int expirationTime = baseExpiration + randomOffset;
jedisCluster.setex(productId, expirationTime, productInfo);
}
public static String getProductInfo(String productId) {
return jedisCluster.get(productId);
}
}
- 缓存预热：
public class CachePreheating {
public static void main(String[] args) {
// 模拟从数据库获取商品数据
String[] productIds = {"product1", "product2", "product3"};
String[] productInfos = {"info1", "info2", "info3"};
for (int i = 0; i < productIds.length; i++) {
ProductRedisCluster.setProductInfo(productIds[i], productInfos[i]);
ProductLocalCache.cache.put(productIds[i], productInfos[i]);
}
}
}
- 综合查询逻辑：
public class ProductQueryService {
public static String getProduct(String productId) {
String productInfo = ProductLocalCache.getProductInfo(productId);
if (productInfo == null) {
productInfo = ProductRedisCluster.getProductInfo(productId);
if (productInfo != null) {
ProductLocalCache.cache.put(productId, productInfo);
} else {
// 从数据库获取数据
productInfo = loadFromDatabase(productId);
if (productInfo != null) {
ProductRedisCluster.setProductInfo(productId, productInfo);
ProductLocalCache.cache.put(productId, productInfo);
}
}
}
return productInfo;
}
private static String loadFromDatabase(String productId) {
// 这里实现从数据库查询商品信息的逻辑
return "product_info_from_database";
}
}
通过以上综合的架构设计和代码实现，可以有效地应对 Redis 缓存雪崩场景，提高系统的高可用性和稳定性。在实际应用中，还需要根据业务的规模和特点，不断优化和调整这些策略和代码，以满足系统的性能需求。