什么是缓存的雪崩现象
缓存雪崩一般是由某个缓存节点失效,导致其他节点的缓存命中率下降,缓存中缺失的数据（memcache经典场景，当有一个客户端的服务请求过来的时候，首先去查memcache，memcache里面是否缓存过了这个数据，如果没有这个数据，我们就去数据库查询，如果有这个数据，我们就从memcache里面取出来，然后给它返回到客户端，这是一个经典的查询过程，在这个场景中，缓存中缺失的数据，是因为它的缓存节点失效了，所以缺失的数据将去数据库查询。去数据库查询.短时间内,造成数据库服务器崩溃.
重启DB,短期又被压跨,但缓存数据也多一些.
DB反复多次启动多次,缓存重建完毕,DB才稳定运行.
或者,是由于缓存周期性的失效,比如每8小时失效一次,那么每8小时,将有一个请求”峰值”,
严重者甚至会令DB崩溃.
上图是之前部门的一个缓存的真实现象，具体是这样的缓存的数据设置成为每8个小时失效一次，导致最终的结果是每8个小时数据库的压力就变大一次，每8个小时我们的数据库就会迎来一次请求的高峰，因为之前设置的缓存已经失效了。最终导致数据库的压力变得非常大。
有什么好的解决方案
这个没有完美解决办法，但可以分析用户行为，尽量让失效时间点均匀分布。不用把时间都设置成8小时一次，可以把里面的数据随机分布，比如设置成3—8小时随机的失效，就不会导致数据库的压力变得非常大。
即可以这样：
在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。 不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。 做二级缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期，变相使缓存时间均匀一些。
文章来源：麦子学院
