Redis是大型架构核心，下面我详解Redis缓存雪崩@mikechen
缓存策略层
随机化过期时间（TTL抖动）：为缓存键设置基础TTL并加入随机偏移，避免大量键在同一时间集中失效。
真实 TTL = 基础 TTL + 随机值
主动刷新与永不过期结合：对热点数据采用定时主动刷新或后台异步更新（定期拉取最新数据并更新缓存）。
对于不易变更且访问频繁的数据，可考虑较长TTL、或永不过期并在后台同步更新。
空值缓存与降级处理，对不存在的数据也缓存空值（短TTL），防止缓存穿透。
当后端压力大时，对非核心请求进行降级返回，保障关键路径可用。
架构层防护
多级缓存，引入本地（进程内或本地节点）缓存作为一级缓存，Redis作为二级缓存。
JVM 本地缓存 → Redis → DB
必要时使用CDN或外部缓存，减少对单一Redis实例的依赖。
熔断与降级，在后端数据库或关键服务出现异常时，应用层应快速触发熔断器。
对未命中缓存的请求进行降级处理（返回静态内容、部分功能或友好错误），避免全部请求直接打穿到数据库。
限流与抗压，对热点接口实施限流（令牌桶、漏桶）与并发控制，平滑突发流量，保护数据库与Redis不被瞬时洪峰压垮。
运维与高可用层
Redis高可用与集群化，采用主从复制、哨兵或Redis Cluster实现多节点容灾，避免单点失效导致整体雪崩。
资源隔离与限额，为不同业务或数据分片设置独立Redis实例或逻辑隔离（数据库、命名空间），防止某个业务流量暴涨影响全局。
完善监控与告警，实时监测缓存命中率、失效率、连接数、延迟与后端负载。
以及，灰度演进与演练，在上线新策略或配置前进行灰度发布与压力演练（故障注入）。
验证系统在Redis不可用、或缓存大范围失效时的降级能力与恢复流程。
mikechen睿哥
10年+一线大厂架构实战专家，就职于阿里、淘宝等一线大厂，操盘多个亿级大厂核心项目。