经理让我复盘上次Redis缓存雪崩事故-技术圈

事故背景

公司最近安排了一波商品抢购活动，由于后台小哥操作失误最终导致活动效果差，被用户和代理商投诉了。经理让我带同事们一起复盘这次线上事故。

什么原因造成的？

抢购活动计划是零点准时开始，

22：00 运营人员通过后台将商品上线

23：00后台小哥已经将商品导入缓存中，提前预热

抢购开始的瞬间流量非常大，按计划是通过Redis承担大部分用户查询请求，避免请求全部落在数据库上。

如上图预期大部分请求会命中缓存，但是由于后台小哥预热缓存的时候将所有商品的缓存时间都设置为2小时过期，所有的商品在同一个时间点全部失效，瞬间所有的请求都落在数据库上，导致数据库扛不住压力崩溃，用户所有的请求都超时报错。

实际上所有的请求都直接落到数据库，如下图：

凌晨01:02 SRE 收到系统告警，登录运维管理系统发现数据库节点 CPU和内存飙升超过阈值，迅速联系后台开发人员定位排查。

由于缓存设置过期时间是2小时，凌晨1点前缓存可以命中大部分请求，数据库服务处于正常状态。

后台小哥通过日志定位排查发现问题后，进行了一系列操作：

首先通过API Gateway（网关）限制大部分流量进来
接着将宕机的数据库服务重启
再重新预热缓存
确认缓存和数据库服务正常后将网关流量正常放开，大约01：30 抢购活动恢复正常。

这次事故的原因其实就是出现了缓存雪崩，查询数据量巨大，请求直接落到数据库上，引起数据库压力过大宕机。

在业界解决缓存雪崩的方法其实比较成熟了，比如有：

（1）均匀过期

设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。通常可以为有效期增加随机值或者统一规划有效期。

（2）加互斥锁

跟缓存击穿解决思路一致，同一时间只让一个线程构建缓存，其他线程阻塞排队。

（3）缓存永不过期

跟缓存击穿解决思路一致，缓存在物理上永远不过期，用一个异步的线程更新缓存。

通过与同事复盘这次线上事故，大家对于缓存雪崩有了更深刻的理解。为了避免再次出现缓存雪崩事故，大家一起讨论了多个解决方案：

（1）均匀过期

（2）加互斥锁

（3）缓存永不过期

希望技术人能够敬畏每一行代码！

有道无术，术可成；有术无道，止于术

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