高并发压测第3小时：技术主管Zoom会议室内的Redis雪崩危机

Java技术面试：Redis雪崩危机

场景：某互联网大厂技术面试

面试官神情严肃，翻看着简历，而程序员小兰不停地摆弄着手中的笔，显得有些紧张

面试官：我们进入正题吧。小兰，你简历上写了有Redis使用经验，能谈谈你对Redis缓存雪崩的理解吗？

小兰：(微笑着)哦！Redis雪崩啊！这个我知道！就是...就是当Redis服务器感冒发烧的时候，所有的数据都从缓存里"啊嚏"一下子全打喷嚏出来了，然后数据库就被这些请求压垮了，就像被雪崩埋住一样！

面试官：(面无表情)...

技术解析：Redis缓存雪崩是指在某一时间段内，大量缓存键集中过期或Redis服务器宕机，导致大量请求直接访问数据库，可能使数据库瞬间负载过高而崩溃的现象。这是一个严重的分布式系统风险点。

面试官：好的...那么，你能说说在高并发环境下，如何有效防止Redis缓存雪崩吗？

小兰：(思考状)防止雪崩...我会给Redis服务器穿一件厚外套！哦不，我是说...可以给缓存数据设置不同的"生日"，这样它们就不会同一天"死掉"！然后再准备几个"替补队员"，主缓存挂了就让替补上！

面试官：(揉太阳穴)你是说设置不同的过期时间和使用集群？

小兰：对对对！就是这个意思！

技术解析：防止Redis缓存雪崩的有效策略包括：1)为缓存设置随机过期时间，避免同时失效；2)实现Redis高可用架构，如主从+哨兵或Redis Cluster；3)使用熔断器限流机制，如Hystrix；4)设置缓存永不过期策略，由后台异步更新缓存；5)构建多级缓存架构，如本地缓存+Redis。

面试官：我们再深入一点。假设你负责一个电商平台的秒杀系统，压测时发现在高并发下Redis出现了雪崩，导致数据库被击垮，你会如何进行架构调整？

小兰：(兴奋)秒杀系统？那简单！我会把所有商品都放到一个超大的HashMap里，然后...等等，这样不对...(紧张)我会在Redis前面放个"保安"，就是那个...限流！对，限流！然后给数据库也请个"保镖"，就是...连接池！最后再来个"备胎方案"，就是...降级！

面试官：(长叹一口气)你是想说限流、连接池管理和服务降级？

小兰：没错！就是这些专业词汇！

技术解析：电商秒杀系统应对Redis雪崩的架构调整：1)前端限流：使用Nginx限制QPS；2)接入层限流：使用Guava RateLimiter或Sentinel；3)采用Redis集群+主从复制确保高可用；4)实现本地缓存作为二级缓存；5)数据预热：活动开始前预加载热点数据；6)设计服务降级策略：当Redis不可用时返回兜底数据；7)数据库层采用读写分离和分库分表；8)使用消息队列(如Kafka)削峰填谷，异步处理订单。

面试官：最后一个问题，在你参与的项目中，你是如何监控和及时发现Redis潜在的雪崩风险的？

小兰：(思考片刻)我们项目中...我会时不时去机房看看Redis服务器有没有发出"求救信号"...(看到面试官表情后急忙改口)不是，我是说我们会设置监控系统！用那个...Prometheus！对，还有那个画图的...Grafana！监控Redis的内存、连接数、命中率这些指标！如果发现不对劲，我们的报警系统就会"嗷呜嗷呜"叫起来，然后我们就赶紧去救火！

面试官：(合上笔记本)好的，今天的面试就到这里。我们会通过邮件通知你结果。

技术解析：有效的Redis监控策略包括：1)使用Prometheus+Grafana监控核心指标，如内存使用率、QPS、响应时间、连接数等；2)设置合理的告警阈值，配置多级告警；3)监控缓存命中率变化趋势；4)实现分布式追踪系统(如Zipkin、Skywalking)追踪请求链路；5)建立缓存键过期时间分布图，预测可能的集中过期风险；6)定期进行压力测试，验证系统在高负载下的表现。

面试官起身送小兰出门，脸上写满了无奈

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面试官内心OS：为什么今天的候选人都这样...这已经是第五个把Redis比喻成有生命的东西的了...