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什么是应用服务雪崩
雪崩问题
分布式系统都存在这样一个问题，由于网络的不稳定性，决定了任何一个服务的可用性都不是 100% 的。当网络不稳定的时候，作为服务的提供者，自身可能会被拖死，导致服务调用者阻塞，最终可能引发雪崩连锁效应。
缓存雪崩
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如DB)带来很大压力，造成数据库后端故障，从而引起应用服务器雪崩。
雪崩效应产生的几种场景
- 流量激增：比如异常流量、用户重试导致系统负载升高；
- 缓存刷新：假设A为client端，B为Server端，假设A系统请求都流向B系统，请求超出了B系统的承载能力，就会造成B系统崩溃；
- 程序有Bug：代码循环调用的逻辑问题，资源未释放引起的内存泄漏等问题；
- 硬件故障：比如宕机，机房断电，光纤被挖断等。
- 数据库严重瓶颈，比如：长事务、sql超时等。
- 线程同步等待：系统间经常采用同步服务调用模式，核心服务和非核心服务共用一个线程池和消息队列。如果一个核心业务线程调用非核心线程，这个非核心线程交由第三方系统完成，当第三方系统本身出现问题，导致核心线程阻塞，一直处于等待状态，而进程间的调用是有超时限制的，最终这条线程将断掉，也可能引发雪崩；
缓存雪崩的解决方案
缓存失效的几种情况:
1、缓存服务器挂了
2、高峰期缓存局部失效
3、热点缓存失效
解决方案：
1、避免缓存集中失效，不同的key设置不同的超时时间
2、增加互斥锁，控制数据库请求，重建缓存。
3、提高缓存的HA，如：redis集群。
雪崩的整体解决方案
一般情况对于服务依赖的保护主要有3种解决方案：
（1）熔断模式
这种模式主要是参考电路熔断，如果一条线路电压过高，保险丝会熔断，防止火灾。放到我们的系统中，如果某个目标服务调用慢或者有大量超时，此时，熔断该服务的调用，对于后续调用请求，不在继续调用目标服务，直接返回，快速释放资源。如果目标服务情况好转则恢复调用。
重点监控的机器性能指标
- cpu(Load) cpu使用率/负载
- memory 内存
- mysql监控长事务(这里与sql查询超时是紧密结合的，需要重点监控)
- sql超时
- 线程数等
总之，除了cpu、内存、线程数外，重点监控数据库端的长事务、sql超时等，绝大多数应用服务器发生的雪崩场景，都是来源于数据库端的性能瓶颈，从而先引起数据库端大量瓶颈，最终拖累应用服务器也发生雪崩，最后就是大面积的雪崩。
（2）隔离模式
这种模式就像对系统请求按类型划分成一个个小岛的一样，当某个小岛被火少光了，不会影响到其他的小岛。
例如可以对不同类型的请求使用线程池来资源隔离，每种类型的请求互不影响，如果一种类型的请求线程资源耗尽，则对后续的该类型请求直接返回，不再调用后续资源。这种模式使用场景非常多，例如将一个服务拆开，对于重要的服务使用单独服务器来部署，再或者公司最近推广的多中心。
（3）限流模式
上述的熔断模式和隔离模式都属于出错后的容错处理机制，而限流模式则可以称为预防模式。限流模式主要是提前对各个类型的请求设置最高的QPS阈值，若高于设置的阈值则对该请求直接返回，不再调用后续资源。这种模式不能解决服务依赖的问题，只能解决系统整体资源分配问题，因为没有被限流的请求依然有可能造成雪崩效应。
熔断设计
在熔断的设计主要参考了hystrix的做法。其中最重要的是三个模块：熔断请求判断算法、熔断恢复机制、熔断报警
（1）熔断请求判断机制算法：使用无锁循环队列计数，每个熔断器默认维护10个bucket，每1秒一个bucket，每个blucket记录请求的成功、失败、超时、拒绝的状态，默认错误超过50%且10秒内超过20个请求进行中断拦截。
（2）熔断恢复：对于被熔断的请求，每隔5s允许部分请求通过，若请求都是健康的（RT
Original: https://www.cnblogs.com/mikechenshare/p/16774710.html
Author: mikechen的互联网架构
Title: 什么是缓存雪崩？服务器雪崩的场景与解决方案
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