面试题：如何在高并发场景下应对Redis键过期引发的缓存雪崩风险

Question

假设你处在一个高并发的业务场景中，由于大量Redis键同时过期导致了缓存雪崩问题。请详细阐述你会采取哪些措施来应对这一情况，包括但不限于过期时间设置策略、缓存预热以及系统架构方面的优化。

Answer 1

过期时间设置策略

1. 分散过期时间：避免大量键设置相同的过期时间，在原本设置的过期时间基础上，增加一个随机的时间偏移量，例如在 [0, 10] 分钟的范围内随机取值，让键的过期时间分散开来，减少同一时刻大量键过期的可能性。
2. 使用不同的过期时间范围：根据业务特点，将数据分为不同类别，为每类数据设置不同的过期时间范围。比如热点数据设置较长的过期时间，非热点数据设置相对较短的过期时间。

缓存预热

1. 启动时预热：在系统启动阶段，主动查询数据库，将热点数据加载到 Redis 缓存中，并设置合理的过期时间。可以通过批量查询数据库，然后批量写入 Redis 的方式，提高预热效率。
2. 定时预热：利用定时任务，在业务低峰期，对即将过期或已经过期的热点数据进行重新加载，确保缓存中始终有热点数据存在，避免在高并发时因缓存过期而直接访问数据库。

系统架构方面的优化

1. 增加缓存层冗余：除了 Redis 外，再引入其他缓存，如 Memcached 作为备用缓存。当 Redis 出现大量键过期导致缓存雪崩时，Memcached 可以临时承担部分缓存请求，减轻数据库压力。同时，在代码层面需要做好双缓存的读写逻辑，确保数据一致性。
2. 设置熔断与降级：当检测到 Redis 出现大量键过期，系统负载过高时，触发熔断机制，暂时停止部分非核心业务的缓存请求，直接返回兜底数据，保证核心业务的正常运行。对于一些可以降级处理的业务，如推荐系统等，降低其数据实时性要求，使用本地缓存或者简单的默认数据代替从 Redis 获取的数据。
3. 数据库优化：对数据库进行优化，提高其处理高并发请求的能力。例如增加数据库连接池大小，优化 SQL 查询语句，使用索引等方式，使数据库在面对缓存雪崩带来的大量请求时，能够尽可能稳定地提供数据服务。
4. 使用消息队列：在缓存失效后，将数据库查询请求通过消息队列进行削峰填谷。请求先进入消息队列，系统按照一定的速率从队列中取出请求去查询数据库并更新缓存，避免瞬间大量请求直接压垮数据库。同时，对于已经在消息队列中的请求，可以先从缓存中获取部分数据（如果存在）返回给客户端，提供一定的用户体验。