缓存系列文章--6.缓存雪崩问题
一、什么是缓存雪崩
从下图可以很清晰出什么是缓存雪崩：
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由于Cache层承载着大量请求，有效的保护了Storage层(通常认为此层抗压能力稍弱)，所以Storage的调用量实际很低，所以它很爽。大笑
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但是，如果Cache层由于某些原因(宕机、cache服务挂了或者不响应了)整体crash掉了，也就意味着所有的请求都会达到Storage层，所有Storage的调用量会暴增，所以它有点扛不住了，甚至也会挂掉 哭
雪崩问题在国外叫做：stampeding herd(奔逃的野牛)，指的的cache crash后，流量会像奔逃的野牛一样，打向后端
二、 缓存雪崩的危害
雪崩的危害显而易见，通常来讲可能很久以前storage已经扛不住大量请求了，于是加了cache层，所以雪崩会使得storage压力山大，甚至是挂掉。
三、如何预防缓存雪崩
1. 保证Cache服务高可用性：
和飞机都有多个引擎一样，如果我们的cache也是高可用的，即使个别实例挂掉了，影响不会很大（主从切换或者可能会有部分流量到了后端），实现自动化运维。例如：
memcache的一致性hash：
redis的sentinel和cluster机制：
有关memcache和redis的高可用方案，之后会有文章进行介绍。
2. 依赖隔离组件为后端限流
其实无论是cache或者是mysql, hbase, 甚至别人的API，都会出现问题，我们可以将这些视同为资源，作为并发量较大的系统，假如有一个资源不可访问了，即使设置了超时时间，依然会hang住所有线程，造成其他资源和接口也不可以访问。
相信大家一定遇到过这样的页面：这些应该就是淘宝的降级策略。
降级在高并发系统中是非常正常的：比如推荐服务中，很多都是个性化的需求，假如个性化需求不能提供服务了，可以降级补充热点数据，不至于造成前端页面是个大空白（开了天窗了）
在实际项目中，我们对重要的资源都进行隔离，比如hbase, elasticsearch, zookeeper, redis，别人的api(可能是http, rpc)，让每种资源都单独运行在自己的线程池中，即使资源出现了问题，对其他服务没有影响。
但是线程池如何管理，比如如何关闭资源池，开启资源池，资源池阀值管理，这些做起来还是相当麻烦的，幸好netfilx公司提供了一个很牛逼的工具：hystrix，可以做各种资源的线程池隔离。
有关hystrix的详细介绍可以参考：http://hot66hot.iteye.com/blog/2155036
hystrix附图：
3. 提前演练
在项目上线前，通过演练，观察cache crash后，整体系统和storage的负载, 提前做好预案。
