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緩存雪崩：緩存雪崩我們可以簡單的理解為：由于原有緩存失效,新緩存未到期間(例如：我們設置緩存時采用了相同的過期時間,在同一時刻出現(xiàn)大面積的緩存過期),所有原本應該訪問緩存的請求都去查詢數(shù)據(jù)庫了,而對數(shù)據(jù)庫CPU和內(nèi)存造成巨大壓力,嚴重的會造成數(shù)據(jù)庫宕機。
如何解決微服務架構中的雪崩問題？

在分布式系統(tǒng)都存在這樣一個問題，由于網(wǎng)絡的不穩(wěn)定性，任何一個服務的可用性都無法做到100%。當網(wǎng)絡不穩(wěn)定時，作為服務的提供者，自身可能會被拖死，導致服務調(diào)用者阻塞，最終可能引發(fā)雪崩效應。1 雪崩問題的本質(zhì)我們先來看一個分布式系統(tǒng)中常見的簡化模型。Web服務器中的容器啟動時后臺初始化一個調(diào)度線程，這個線程主要負責處理Http請求，調(diào)度線程從線程池中取出一個工作者線程來處理該請求，從而實現(xiàn)并發(fā)控制的目的。
Servlet Container是我們的容器，如Tomcat、Netty等。一個用戶請求有可能依賴其它多個外部服務 ?？紤]到應用容器的線程數(shù)基本都是固定的（比如Tomcat的線程池默認200），那么在高并發(fā)場景下，如果某一個依賴的外部服務超時阻塞，就有可能使得整個主線程池打滿，增加內(nèi)存消耗。更進一步，如果線程池被占滿，那么整個服務將不可用，繼而會重復產(chǎn)生上述問題。
整個系統(tǒng)就像雪崩一樣，最終崩掉。2 雪崩效應產(chǎn)生的幾種場景流量激增：比如異常流量、用戶重試導致系統(tǒng)負載升高；緩存刷新：假設A為客戶端，B為服務器端，我們假設A的請求都流向B，如果請求超出了B的負載，就會造成B系統(tǒng)崩潰；程序有Bug：代碼循環(huán)調(diào)用的邏輯問題，資源未釋放引起的內(nèi)存泄漏等問題；硬件故障：比如宕機，機房斷電，光纖被挖斷等；線程同步等待：系統(tǒng)間經(jīng)常采用同步服務調(diào)用模式，核心服務和非核心服務共用一個線程池和消息隊列。
【的緩存異常處理,緩存雪崩】如果一個核心業(yè)務線程調(diào)用非核心線程，這個非核心線程交由第三方系統(tǒng)完成，當?shù)谌较到y(tǒng)本身出現(xiàn)問題，導致核心線程阻塞，一直處于等待狀態(tài)，而進程間的調(diào)用是有超時限制的，最終這條線程將斷掉，也可能引發(fā)雪崩。3 雪崩效應的常見解決方案針對上述雪崩情景，有很多對應的解決方案，但沒有一個萬能的模式能夠應對所有場景。
什么是緩存擊穿，它和緩存雪崩有什么區(qū)別么？

緩存擊穿和緩存雪崩的區(qū)別在于：雪崩針對很多 key，而擊穿只針對于某一個熱點 key 。緩存雪崩的實現(xiàn)方案有不少，有一些能夠解決緩存擊穿，有一些卻不能，例如：設置緩存永不過期，這個方法雖然很暴力，但是確實能解決大部分的問題，當然，大部分場景也不太適用；設置隨機過期時間，這個方案對于緩存擊穿來說就不太適用了，因為擊穿只針對一個熱點 key，只要它一失效，大量的訪問就會擊垮數(shù)據(jù)庫；其余的方案比如使用互斥鎖、雙緩存機制，也都可以解決緩存擊穿的問題，讓我們看看這些方案的具體實現(xiàn) 。
主動刷新緩存緩存設置成永不過期，在更新或刪除 DB 中的數(shù)據(jù)時，也主動地把緩存中的數(shù)據(jù)更新或刪除掉。這個方案很容易理解，但是實現(xiàn)起來卻很復雜，但凡需要使用緩存的數(shù)據(jù)，都需要增加雙寫數(shù)據(jù)庫和緩存的代碼，并且雙寫過程中，還需要保持數(shù)據(jù)一致性。檢查更新緩存依然保持設置過期時間，每次 get 緩存的時候，都和數(shù)據(jù)的過期時間和當前時間進行一下對比，當間隔時間小于一個閾值的時候，主動更新緩存。