隨著系統(tǒng)訪問量的提高，復雜度的提升，響應性能成為一個重點的關注點。而緩存的使用成為一個重點。

redis 作為緩存中間件的一個佼佼者，成為了面試必問項目。

本文分享一下Redis幾道常見的面試題：

緩存雪崩

1.1 什么是緩存雪崩？

如果我們的緩存掛掉了，這意味著我們的全部請求都跑去數(shù)據(jù)庫了。

我們都知道Redis不可能把所有的數(shù)據(jù)都緩存起來(內(nèi)存昂貴且有限)，所以Redis需要對數(shù)據(jù)設置過期時間，并采用的是惰性刪除 + 定期刪除兩種策略對過期鍵刪除。

如果緩存數(shù)據(jù)設置的過期時間是相同的，并且Redis恰好將這部分數(shù)據(jù)全部刪光了。這就會導致在這段時間內(nèi)，這些緩存同時失效，全部請求到數(shù)據(jù)庫中。

這就是緩存雪崩：Redis掛掉了，請求全部走數(shù)據(jù)庫。

緩存雪崩如果發(fā)生了，很可能就把我們的數(shù)據(jù)庫搞垮，導致整個服務癱瘓！

1.2 如何解決緩存雪崩？

在緩存的時候給過期時間加上一個隨機值，這樣就會大幅度的減少緩存在同一時間過期。

對于“Redis掛掉了，請求全部走數(shù)據(jù)庫”這種情況，我們可以有以下的思路：

事發(fā)前：實現(xiàn)Redis的高可用(主從架構(gòu)+Sentinel 或者Redis Cluster)，盡量避免Redis掛掉這種情況發(fā)生。

事發(fā)中：萬一Redis真的掛了，我們可以設置本地緩存(ehcache)+限流(hystrix)，盡量避免我們的數(shù)據(jù)庫被干掉(起碼能保證我們的服務還是能正常工作的)

事發(fā)后：redis持久化，重啟后自動從磁盤上加載數(shù)據(jù)，快速恢復緩存數(shù)據(jù)。

緩存穿透

2.1 什么是緩存穿透

緩存穿透是指查詢一個一定不存在的數(shù)據(jù)。由于緩存不命中，并且出于容錯考慮，如果從數(shù)據(jù)庫查不到數(shù)據(jù)則不寫入緩存

這將導致這個不存在的數(shù)據(jù)每次請求都要到數(shù)據(jù)庫去查詢，失去了緩存的意義。

這就是緩存穿透：請求的數(shù)據(jù)在緩存大量不命中，導致請求走數(shù)據(jù)庫。

緩存穿透如果發(fā)生了，也可能把我們的數(shù)據(jù)庫搞垮，導致整個服務癱瘓！

2.2 如何解決緩存穿透？

解決緩存穿透也有兩種方案：

由于請求的參數(shù)是不合法的(每次都請求不存在的參數(shù))，于是我們可以使用布隆過濾器(BloomFilter)或者壓縮filter提前攔截，不合法就不讓這個請求到數(shù)據(jù)庫層！

當我們從數(shù)據(jù)庫找不到的時候，我們也將這個空對象設置到緩存里邊去。下次再請求的時候，就可以從緩存里邊獲取了。

這種情況我們一般會將空對象設置一個較短的過期時間。

緩存與數(shù)據(jù)庫雙寫一致

3.1 對于讀操作，流程是這樣的

如果我們的數(shù)據(jù)在緩存里邊有，那么就直接取緩存的。

如果緩存里沒有我們想要的數(shù)據(jù)，我們會先去查詢數(shù)據(jù)庫，然后將數(shù)據(jù)庫查出來的數(shù)據(jù)寫到緩存中。最后將數(shù)據(jù)返回給請求。

3.2 什么是緩存與數(shù)據(jù)庫雙寫一致問題？

如果僅僅查詢的話，緩存的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)是沒問題的。但是，當我們要更新時候呢？各種情況很可能就造成數(shù)據(jù)庫和緩存的數(shù)據(jù)不一致了。

這里不一致指的是：數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)跟緩存的數(shù)據(jù)不一致

從理論上說，只要我們設置了鍵的過期時間，我們就能保證緩存和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)最終是一致的。

因為只要緩存數(shù)據(jù)過期了，就會被刪除。隨后讀的時候，因為緩存里沒有，就可以查數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)庫查出來的數(shù)據(jù)寫入到緩存中。

除了設置過期時間，我們還需要做更多的措施來盡量避免數(shù)據(jù)庫與緩存處于不一致的情況發(fā)生。

最后

本文帶領大家了解了如何解決緩存雪崩、緩存穿透、保證緩存與數(shù)據(jù)庫雙寫時一致 等問題，希望大家看完有所幫助。