面试题：高并发场景下分布式缓存雪崩对系统性能的连锁反应及优化策略

Question

在高并发的分布式系统环境中，假设发生了缓存雪崩，它会对整个系统的性能产生哪些连锁反应？你会从哪些方面提出优化策略来降低这些负面影响？

Answer 1

缓存雪崩对系统性能的连锁反应

1. 数据库压力剧增：大量原本可从缓存获取的数据请求瞬间直接涌向数据库，导致数据库的负载急剧上升，可能引发数据库连接池耗尽、响应变慢甚至崩溃。
2. 系统响应时间变长：由于数据库处理能力有限，大量请求排队等待处理，使得整个系统的响应时间显著增加，用户体验变差。
3. 服务可用性降低：数据库若不堪重负出现故障，会导致依赖数据库数据的服务无法正常提供功能，造成服务不可用，影响业务正常运行。
4. 级联故障：一个服务不可用可能会引发依赖它的其他服务出现问题，进而导致整个分布式系统出现级联故障，系统瘫痪。

优化策略

1. 缓存设计方面
   • 设置不同过期时间：避免大量缓存数据在同一时间过期，通过随机化过期时间，让缓存失效时间分散开来，减少同一时刻大量缓存失效的可能性。
   • 使用热点数据永不过期策略：对于热点数据设置为不过期，同时通过后台异步线程定期更新数据，保证数据的一致性。
2. 缓存高可用方面
   • 搭建缓存集群：采用分布式缓存集群，如 Redis Cluster，提高缓存的可用性和容错能力，当部分节点故障时，其他节点仍可提供服务。
   • 主从复制与哨兵机制：对于 Redis 等缓存，使用主从复制实现数据备份，通过哨兵机制自动检测主节点故障并进行故障转移，确保缓存服务持续可用。
3. 服务端保护方面
   • 使用熔断机制：在服务调用层引入熔断机制，当数据库请求失败率达到一定阈值时，熔断开关打开，直接返回错误信息给客户端，避免大量无效请求继续涌入数据库，同时可以进行快速失败处理，防止故障扩散。
   • 限流措施：对客户端请求进行限流，如采用令牌桶算法或漏桶算法，限制单位时间内进入系统的请求数量，保证系统处理能力在可控范围内，避免数据库被压垮。
4. 数据预热方面
   • 启动时缓存预热：在系统启动阶段，提前将部分热点数据加载到缓存中，避免系统刚启动时大量请求直接冲击数据库。
   • 定时任务预热：通过定时任务定期刷新缓存中的热点数据，保证缓存数据的有效性，减少因缓存过期导致的大量数据库请求。