猎聘网面试题：redis系列之数据库与缓存数据一致性解决方案

最新推荐文章于 2025-05-31 02:02:25 发布
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本文精选了两篇来自 优快云 的技术博客，涵盖了深度学习和算法优化的主题，深入探讨了神经网络的训练技巧及高效算法实现，是学习和研究深度学习不可多得的资源。
高薪程序员&面试题精讲系列117之怎么保证Redis缓存与数据库的数据一致性？
一一哥
06-29 690
壹哥在之前的内容中，带大家复习了Redis缓存的实现，我们现在已经知道该如何实现缓存了。在我们正常的缓存操作中，除了对缓存进行读取之外，其实还要对缓存进行添加、更新、删除，以及判断缓存是否过期等各种操作。而我们对Redis的各种操作，并不都会一帆风顺。其实Redis的缓存虽然优点很多，但也存在着不少的弊端：其中最常见的弊端，就是壹哥给大家提到的一致性问题，这里的一致性是指：在我们开发时，不同的项目对一致性的要求不同，有强一致性、弱一致性和最终一致性。如果我们的项目追求强一致性，则需要满足两个基本要求：简单地
Redis--如何保障缓存数据库一致性？（面试高频问题）
你只管努力，其他的交给天意。
12-28 1821
缓存与数据库一致性如何解决？根据业务背景不同会有不一样的解决办法。
Redis面试题-一致性Hash
haicoder_ibai的博客
04-08 429
本文参考 嗨客网 Redis面试题 一致性Hash 什么是一致性Hash 一致性哈希算法在 1997 年由麻省理工学院的 Karger 等人在解决分布式 Cache 中提出的，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和 CARP 十分类似。 一致性哈希修正了 CARP 使用的简单哈希算法带来的问题，使得 DHT 可以在 P2P 环境中真正得到应用。 一致性Hash 现在一致性 hash 算法在分布式系统中也得到了广泛应用，研究过 memcached 缓存数据库的人都知道，memc.
redis面试题目-如何保证数据库与缓存的数据一致性
weixin_41300437的博客
05-17 591
先删除缓存，再更新数据库，休眠1s、再次删除缓存。这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据，并发还是可能读到旧值覆盖缓存。由于缓存和数据库是分开的，无法做到原子性的同时进行数据修改，可能出现缓存更新失败，或者数据库更新失败的情况，这时候会出现数据不一致，影响前端业务。读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。2. 如何避免大量请求挤压：将队列水平拆分，提高并行度，不同的业务使用不同的队列。
Redis和数据库数据一致性的问题，怎么解
yiyijianxian的博客
03-21 1153
缓存存储用的越来越广泛，缓存存储也是数据库冗余的一种方式，既然存在冗余，就存在数据一致性的问题。 1.如果你的数据库只有一个，读写操作都在一起 1.1读取数据时先读缓存，缓存没有数据再从数据库读取，并放入缓存。 1.2发生写操作时，先删除缓存数据，再往数据库放数据。 如果此时有读操作，发现缓存没有数据，就会读取数据库，而此时数据库正在进行写...
Redis常见面试题（二）:redis分布式锁、redisson、主从一致性、Redlock红锁；Redis集群、主从复制，哨兵模式，分片集群；Redis为什么这么快，I/O多路复用模型
qq_44700578的博客
07-24 1517
redis分布式锁、redisson、可重入、主从一致性、WatchDog、Redlock红锁、zookeeper；Redis集群、主从复制，全量同步、增量同步；哨兵，分片集群，Redis为什么这么快，I/O多路复用模型——用户空间和内核空间、阻塞IO、非阻塞IO、IO多路复用，Redis网络模型
2024最新版Redis常见面试题包含详细讲解
超超IT的博客
06-28 2234
先来看下面这张图：布隆过滤器的底层是一个bitmap，也就是一个数组，每个下标只存储0或1，默认初始化时全部都为0。可以在其中定义多个不同的哈希函数对要存储的数据进行计算，不同的哈希函数计算出的结果作为数组的下标将其对应的值改为1。这样不管是存数据还是查询数据都可以通过哈希计算得到对应下标然后根据是否为1判断是否存在，如果有一个值不为1则就是不存在。但是，这种机制也是会出现一定的误判率的，具体看下面这张图：
面试题：Redis和MySql数据库如何保持数据一致性？
ughbnbjkk的博客
06-12 647
在的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
【线上故障排查】Redis缓存与数据库中数据不一致问题（面试题 + 3 步追问应对 + 案例分析）
最新发布
博客
05-31 777
Redis缓存与数据库数据不一致问题常见于高并发场景，主要原因包括更新顺序不当、缓存失效异常和并发操作冲突。某电商平台大促期间出现商品价格不一致问题，经排查发现是缓存更新失败、并发冲突和缓存过期导致的。解决方案包括引入重试机制确保缓存更新成功，使用Redisson分布式锁控制并发操作，并优化缓存过期策略。通过日志分析、监控告警和对比校验可快速定位问题，采用延迟双删、消息队列等技术优化数据同步策略，最终实现Redis与数据库的数据一致性。
redis面试题之客户端+慢查询+数据一致性.zip
04-18
面试题通常涉及其核心概念、使用场景、优化策略以及解决实际问题的能力。这里我们将深入探讨“客户端”、“慢查询”和“数据一致性”这三个关键主题。 首先，让我们来讨论“客户端”。Redis支持多种编程语言的...
记录一次2018年9.26的猎聘的java后端的笔试，一道简单的SQL题目，我没写出来
qq_34226628的博客
09-27 1007
    如上表。知道两个表求出每个地区的的年龄最大的，且如下表所示   但是笔试的时候，我没做出来。考场上我想用max（）等聚合函数的，结果还是不对。后来我查了好久 select t.name,t.age,city.`name` from student t,city where not exists(select 1 from student where cityid=t....
Redis核心技术深度解析：从单线程模型到分布式锁设计｜2023面试必备+实战指南
Zyw907155124的博客
03-29 2万+
本文系统剖析Redis核心工作机制与高频面试要点，涵盖：单线程高性能实现原理、渐进式ReHash黑科技、多线程IO演进路线、缓存穿透/雪崩/击穿终极解决方案、分布式锁Redisson看门狗机制、Cluster集群高可用方案等核心技术。通过源码级解析+大厂实战案例，深度讲解Redis在亿级流量场景下的缓存设计范式与性能调优策略，特别适合中高级开发者突破技术瓶颈。附赠：布隆过滤器实现原理、Pipeline性能优化技巧、热key探测方案等进阶内容，助你构建完整的Redis知识体系。
Redis 缓存数据一致性（面试必问）
weixin_43420030的博客
06-07 578
在大多数业务场景下，我们会把 Redis 作为只读缓存使用。针对只读缓存来说，我们既可以先删除缓存值再更新数据库，也可以先更新数据库再删除缓存。先删除缓存值再更新数据库，有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库，给数据库带来压力；如果业务应用中读取数据库和写缓存的时间不好估算，那么，延迟双删中的等待时间就不好设置。
redis面试题总结（附答案）
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学Java，找哪吒
06-06 11万+
Redis中间件实战系列，打造精品专栏。
美团经典面试题：如何保障 MySQL和Redis的数据一致性？
weixin_50205273的博客
12-08 630
今天来聊一道美团四面的面试题，非常经典。其实，这个问题很早之前我就遇到过，但是一直没有仔细去研究，上个月有一篇文章专门有过讲解，刚好有粉丝也问我这个问题，所以感觉有必要单独出一篇。
10道不得不会的缓存面试题【缓存】
JavaPub
11-30 4664
缓存，就是数据交换的缓冲区，针对服务对象的不同（本质就是不同的硬件）都可以构建缓存。而我们平时说的缓存，大多是指内存。目的是，把读写速度【慢】的介质的数据保存在读写速度【快】的介质中，从而提高读写速度，减少时间消耗。CPU 高速缓存 ：高速缓存的读写速度远高于内存。CPU 读数据时，如果在高速缓存中找到所需数据，就不需要读内存CPU 写数据时，先写到高速缓存，再回写到内存。磁盘缓存：磁盘缓存其实就把常用的磁盘数据保存在内存中，内存读写速度也是远高于磁盘的。读数据，时从内存读取。
mysql与redis数据一致性问题相关面试题
weixin_54828627的博客
01-29 690
1、mysql 与 redis 如何保证数据一致性问题1. 更新 mysql 数据，在手动清除 Redis 缓存 ，在重新查询最新的数据同步到Redis 中伪代码：判断如果 redis 是为空的 则读取 mysql 同步到 redis 中setRedis(key，mysql 数据)2.更新 mysql 数据，在采用 mql异步的形式 同步数据到 Redis 中;缺点：延迟概率就比较大优点：解耦3.基于订阅 mysql binlo
面试官：如何保障数据库和redis缓存的一致性
ln152315的专栏
03-28 3343
随着互联网的高速发展，使用互联网产品的人也越来越多，团队不可避免得也会面对越来越复杂的高并发业务场景（如下图），比如热点视频/文章的观看（读场景），热点视频/文章的评论，点赞等（写场景）。 众所周知，数据库是把数据存储在磁盘上，访问时需要进行IO操作，在请求量小的情况下，耗时还比较低。但随着数据量的增大，访问量的集中，整个数据库负担加重，响应就会变慢，请求延时上升。进而导致用户侧...
Redis面试必考：客户端使用、慢查询优化与数据一致性问题
在面试中，Redis是技术面试官常问的问题点之一，尤其在客户端使用、性能优化、慢查询分析以及数据一致性等方面。 1. Redis客户端使用 在Redis的客户端使用方面，面试官可能询问如何选择合适的客户端库，以及客户端...
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