Redis雪崩效应的解决方案（转）

1、可以使用分布式锁 单机版的话本地锁

当突然有大量请求到数据库服务器时候，进行请求限制。使用所的机制，保证只有一个线程（请求）操作。否则进行排队等待（集群分布式锁，单机本地锁）。减少服务器吞吐量，效率低。

保证只能有一个线程进入 实际上只能有一个请求在执行查询操作

也可以在此处进行使用限流的策略~

2、缓存标记

public object GetProductListNew()
        {
            const int cacheTime = 30;
            const string cacheKey = "product_list";
            //缓存标记。
            const string cacheSign = cacheKey + "_sign";
            
            var sign = CacheHelper.Get(cacheSign);
            //获取缓存值
            var cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
            if (sign != null)
            {
                return cacheValue; //未过期，直接返回。
            }
            else
            {
                CacheHelper.Add(cacheSign, "1", cacheTime);
                ThreadPool.QueueUserWorkItem((arg) =>
                {
                    cacheValue = GetProductListFromDB(); //这里一般是 sql查询数据。
                    CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime*2); //日期设缓存时间的2倍，用于脏读。                
                });
                
                return cacheValue;
            }
        } 

3、消息中间件方式

如果大量的请求进行访问时候，Redis没有值的情况，会将查询的结果存放在消息中间件中（利用了MQ同步特性）
查不到时候 走MQ
MQ使用具体看 https://blog.csdn.net/VinceZxy/article/details/91582567

4、均摊分配Redis的key的失效时间