一、缓存预热

缓存预热就是系统启动前，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓
存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！

宕机：服务器启动后迅速宕机

问题排查：

1. 请求数量较高
2. 主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高

解决方案：

前置准备工作：
1. 日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据
2. 利用LRU数据删除策略，构建数据留存队列
例如：storm与kafka配合
准备工作：
1. 将统计结果中的数据分类，根据级别，redis优先加载级别较高的热点数据
2. 利用分布式多服务器同时进行数据读取，提速数据加载过程
3. 热点数据主从同时预热
实施：
1. 使用脚本程序固定触发数据预热过程
2. 如果条件允许，使用了CDN（内容分发网络），效果会更好

二、缓存雪崩

缓存雪崩就是瞬间过期数据量太大，导致对数据库服务器造成压力。如能够有效避免过期时间集中，可以有效解决雪崩现象的出现
（约40%），配合其他策略一起使用，并监控服务器的运行数据，根据运行记录做快速调整。

现象：数据库服务器崩溃（1）

1. 系统平稳运行过程中，忽然数据库连接量激增
2. 应用服务器无法及时处理请求
3. 大量408，500错误页面出现
4. 客户反复刷新页面获取数据
5. 数据库崩溃
6. 应用服务器崩溃
7. 重启应用服务器无效
8. Redis服务器崩溃
9. Redis集群崩溃
10. 重启数据库后再次被瞬间流量放倒

问题排查：

1. 在一个较短的时间内，缓存中较多的key集中过期
2. 此周期内请求访问过期的数据，redis未命中，redis向数据库获取数据
3. 数据库同时接收到大量的请求无法及时处理
4. Redis大量请求被积压，开始出现超时现象
5. 数据库流量激增，数据库崩溃
6. 重启后仍然面对缓存中无数据可用
7. Redis服务器资源被严重占用，Redis服务器崩溃
8. Redis集群呈现崩塌，集群瓦解
9. 应用服务器无法及时得到数据响应请求，来自客户端的请求数量越来越多，应用服务器崩溃
10. 应用服务器，redis，数据库全部重启，效果不理想

问题分析：

1. 短时间范围内
2. 大量key集中过期

解决方案（道）：

1. 更多的页面静态化处理
2. 构建多级缓存架构：Nginx缓存+redis缓存+ehcache缓存
3. 检测Mysql严重耗时业务进行优化：对数据库的瓶颈排查：例如超时查询、耗时较高事务等
4. 灾难预警机制：监控redis服务器性能指标

CPU占用、CPU使用率
内存容量
查询平均响应时间
线程数

5. 限流、降级：短时间范围内牺牲一些客户体验，限制一部分请求访问，降低应用服务器压力，待业务低速运转后再逐步放开访问

解决方案（术）：
1. LRU与LFU切换
2. 数据有效期策略调整

根据业务数据有效期进行分类错峰，A类90分钟，B类80分钟，C类70分钟
过期时间使用固定时间+随机值的形式，稀释集中到期的key的数量

3. 超热数据使用永久key
4. 定期维护（自动+人工）：对即将过期数据做访问量分析，确认是否延时，配合访问量统计，做热点数据的延时
5. 加锁：慎用！

三、缓存击穿

缓存击穿就是单个高热数据过期的瞬间，数据访问量较大，未命中redis后，发起了大量对同一数据的数据库访问，导致对数据库服
务器造成压力。应对策略应该在业务数据分析与预防方面进行，配合运行监控测试与即时调整策略，毕竟单个key的过期监控难度
较高，配合雪崩处理策略即可。

现象：数据库服务器崩溃（2）

1. 系统平稳运行过程中
2. 数据库连接量瞬间激增
3. Redis服务器无大量key过期
4. Redis内存平稳，无波动
5. Redis服务器CPU正常
6. 数据库崩溃

问题排查：

1. Redis中某个key过期，该key访问量巨大
2. 多个数据请求从服务器直接压到Redis后，均未命中
3. Redis在短时间内发起了大量对数据库中同一数据的访问

问题分析：

1. 单个key高热数据
2. key过期

解决方案（术）

1. 预先设定：以电商为例，每个商家根据店铺等级，指定若干款主打商品，在购物节期间，加大此类信息key的过期时长
注意：购物节不仅仅指当天，以及后续若干天，访问峰值呈现逐渐降低的趋势
2. 现场调整：监控访问量，对自然流量激增的数据延长过期时间或设置为永久性key
3. 后台刷新数据：启动定时任务，高峰期来临之前，刷新数据有效期，确保不丢失
4. 二级缓存：设置不同的失效时间，保障不会被同时淘汰就行
5. 加锁：分布式锁，防止被击穿，但是要注意也是性能瓶颈，慎重！