Redis雪崩到底是咋回事，为什么会突然全挂掉这种情况解析一下

Redis雪崩这个说法，听起来挺吓人的，像雪山崩塌一样，咱们可以把它想象成一个超市的运作,这样就好理解了。

假设你开了一个非常大的超市（这个超市就是你的整个网站或应用），这个超市里绝大部分的商品都不是放在货架上，而是放在一个超级快的中央仓库里，这个中央仓库就是Redis，顾客（用户）来买东西，店员（你的应用程序）会先去这个中央仓库拿，因为仓库速度极快，所以顾客不用等,体验非常好。

这个中央仓库里的商品（也就是Redis里存的数据）不是永远放着不过期的，为了保持商品的新鲜度，也为了清理掉没人买的货，超市给每个商品都设置了一个保质期（就是Redis里给数据设置的过期时间TTL），一瓶牛奶的保质期是7天，一袋面包的保质期是3天，到了保质期,仓库就会自动把这些商品清掉。

雪崩是怎么发生的呢？

关键问题就出在这个 “保质期” 上,我们继续用超市的例子：

1. 大量商品在同一时刻过期。 想象一下，你为了省事，在每周一的早上8点，给仓库里进了一大批货，包括牛奶、面包、纸巾等等，并且你把所有这些商品的保质期都精准地设置为正好7天，也就是下周一早上8点同时过期。 好了，到了下周一早上8点，会发生什么？仓库的系统会准时启动清理程序，把这批同时到期的商品全部下架、扔掉，这时候，恰逢周一早上，是超市最繁忙的时段，大量顾客涌进来要买这些东西。 店员跑到仓库一看，傻眼了，货架是空的！怎么办？他只能赶紧跑去更远的、速度慢很多的大后方总库房（这就是你的数据库，比如MySQL）去取货，去总库房取货可比在中央仓库取货慢太多了，可能要花几十倍甚至几百倍的时间。 一个店员被堵在去总库房的路上，后面的顾客就得干等着，更可怕的是，成千上万个顾客同时要买这些过期的商品，导致成千上万个店员都同时冲向那个慢吞吞的总库房，总库房门口瞬间堵死了，路（数据库的连接资源）就那么多，大家都挤上去，谁也动不了，总库房被压垮了，系统瘫痪，从顾客的角度看，就是网站突然卡死，然后全挂掉了。 这就是最典型的Redis雪崩：大量缓存数据在同一时间点大规模失效，导致所有请求瞬间都砸向数据库，造成数据库压力激增甚至崩溃。

2. Redis服务本身挂掉了。 这个就更好理解了，不管是什么原因，比如中央仓库的空调坏了、停电了、或者仓库管理系统崩溃了（Redis服务器宕机），整个中央仓库直接停摆。 这下可好，不管商品有没有过期，所有店员都拿不到任何货了，他们唯一的选择就是全部涌向那个本来就不是很宽敞的总库房，结果和上面一样：交通大瘫痪，总库房被挤爆，整个超市运营停滞。 这种情况是更彻底的“雪崩”，因为缓存层完全失效，冲击是100%的。

总结一下核心原因：

• 直接原因： 大量的请求无法在快速的缓存层（Redis）中得到处理，直接涌向了速度慢、处理能力有限的数据库。
• 诱发点： 要么是缓存数据“集体”失效（像设定好的雪块同时崩塌），要么是缓存服务本身“整体”宕机（像整个雪山底座塌了）。

为什么会“突然全挂掉”？ 因为它是一个连锁反应，而且有临界点，平时可能也有缓存失效，但数量少，数据库还能扛得住，一旦超过某个临界点，数据库的连接数被耗尽，CPU打满，它就无法响应任何请求了，你的应用程序拿不到数据库返回的数据，也就无法给用户响应，表现在外就是服务不可用，感觉像是“突然”全挂了，这种崩溃不是慢慢变卡,而往往是瞬间的雪崩式坍塌。

（资料来源：普遍的技术社区讨论，如知乎、CSDN、博客园等平台上关于缓存雪崩的常见解释和分析）