一、什么是缓存的雪崩问题？
如图，我们可以看出，正常的请求应该是首先访问cache层，然后如果没有访问到才去storage层获取数据，然后进行回写的过程，正常情况下应该是缓存承担了大量的请求。
如果cache层发生了宕机之类的情况，那么大流量都会流向storage层，就会给storage层造成巨大的压力。
因为storage层在设计的时候就不是为了承担大量流量的，就容易造成storage层也挂掉。
二、如何优化缓存的雪崩问题？
事前解决方案
- 将key值失效时间加上一个随机数，防止同时大部分key值都失效
- 保证缓存的高可用性：如果个别节点、个别机器、个别机房出现问题的时候，我们都要保证cache层的高可用，从而尽量避免出现雪崩问题。
- 可以使用主从搭建或者Redis Cluster、Redis Sentinel之类的工具搭建cache集群。
- 依赖隔离组件为后端限流。
- 提前演练：例如压力测试
事中解决方案
- 对缓存访问进行资源熔断
- 在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。
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