java八股文

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 Redis 

1.缓存穿透 

 

**面试官**：什么是缓存穿透 ? 怎么解决 ?

>**候选人**：

>嗯~~，我想一下

>缓存穿透是指查询一个一定**不存在**的数据，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到 DB 去查询，可能导致 DB 挂掉。这种情况大概率是遭到了攻击。

>解决方案的话，我们通常都会用布隆过滤器来解决它

**面试官**：好的，你能介绍一下布隆过滤器吗？

>

>**候选人**：

>

>嗯，是这样~

>

>布隆过滤器主要是用于检索一个元素是否在一个集合中。我们当时使用的是redisson实现的布隆过滤器。

>

>它的底层主要是先去初始化一个比较大数组，里面存放的二进制0或1。在一开始都是0，当一个key来了之后经过3次hash计算，模于数组长度找到数据的下标然后把数组中原来的0改为1，这样的话，三个数组的位置就能标明一个key的存在。查找的过程也是一样的。

>

>当然是有缺点的，布隆过滤器有可能会产生一定的误判，我们一般可以设置这个误判率，大概不会超过5%，其实这个误判是必然存在的，要不就得增加数组的长度，其实已经算是很划分了，5%以内的误判率一般的项目也能接受，不至于高并发下压倒数据库。

2.缓存击穿

**面试官**：什么是缓存击穿 ? 怎么解决 ?

>

>**候选人**：

>

>嗯！！

>

>缓存击穿的意思是对于设置了过期时间的key，缓存在某个时间点过期的时候，恰好这时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端 DB 加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把 DB 压垮。

>

>解决方案有两种方式：

>

>第一可以使用互斥锁：当缓存失效时，不立即去load db，先使用如 Redis 的 setnx 去设置一个互斥锁，当操作成功返回时再进行 load db的操作并回设缓存，否则重试get缓存的方法

>

>第二种方案可以设置当前key逻辑过期，大概是思路如下：

>

>①：在设置key的时候，设置一个过期时间字段一块存入缓存中，不给当前key设置过期时间

>

>②：当查询的时候，从redis取出数据后判断时间是否过期

>

>③：如果过期则开通另外一个线程进行数据同步，当前线程正常返回数据，这个数据不是最新

>

>当然两种方案各有利弊：

>

>如果选择数据的强一致性，建议使用分布式锁的方案，性能上可能没那么高，锁需要等，也有可能产生死锁的问题

>

>如果选择key的逻辑删除，则优先考虑的高可用性，性能比较高，但是数据同步这块做不到强一致。

 3.缓存雪崩

**面试官**：什么是缓存雪崩 ? 怎么解决 ?

>

>**候选人**：

>

>嗯！！

>

>缓存雪崩意思是设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB 瞬时压力过重雪崩。与缓存击穿的区别：雪崩是很多key，击穿是某一个key缓存。

>

>解决方案主要是可以将缓存失效时间分散开，比如可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

4.双写一致

  

**面试官**：redis做为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步呢？（双写一致性）

>

>**候选人**：嗯！就说我最近做的这个项目，里面有xxxx（**根据自己的简历上写**）的功能，需要让数据库与redis高度保持一致，因为要求时效性比较高，我们当时采用的读写锁保证的强一致性。

>

>我们采用的是redisson实现的读写锁，在读的时候添加共享锁，可以保证读读不互斥，读写互斥。当我们更新数据的时候，添加排他锁，它是读写，读读都互斥，这样就能保证在写数据的同时是不会让其他线程读数据的，避免了脏数据。这里面需要注意的是读方法和写方法上需要使用同一把锁才行。

>

>**面试官**：那这个排他锁是如何保证读写、读读互斥的呢？

>

>**候选人**：其实排他锁底层使用也是setnx，保证了同时只能有一个线程操作锁住的方法

>

>**面试官**：你听说过延时双删吗？为什么不用它呢？

>

>**候选人**：延迟双删，如果是写操作，我们先把缓存中的数据删除，然后更新数据库，最后再延时删除缓存中的数据，其中这个延时多久不太好确定，在延时的过程中可能会出现脏数据，并不能保证强一致性，所以没有采用它。

>

>

>

>**面试官**：redis做为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步呢？（双写一致性）

>

>**候选人**：嗯！就说我最近做的这个项目，里面有xxxx（**根据自己的简历上写**）的功能，数据同步可以有一定的延时（符合大部分业务）

>

>我们当时采用的阿里的canal组件实现数据同步：不需要更改业务代码，部署一个canal服务。canal服务把自己伪装成mysql的一个从节点，当mysql数据更新以后，canal会读取binlog数据，然后在通过canal的客户端获取到数据，更新缓存即可。

5.持久化

 

**候选人**：在Redis中提供了两种数据持久化的方式：1、RDB  2、AOF

>

>**面试官**：这两种持久化方式有什么区别呢？

>

>**候选人**：RDB是一个快照文件，它是把redis内存存储的数据写到磁盘上，当redis实例宕机恢复数据的时候，方便从RDB的快照文件中恢复数据。

>

>AOF的含义是追加文件，当redis操作写命令的时候，都会存储这个文件中，当redis实例宕机恢复数据的时候，会从这个文件中再次执行一遍命令来恢复数据

>

>**面试官**：这两种方式，哪种恢复的比较快呢？

>

>**候选人**：RDB因为是二进制文件，在保存的时候体积也是比较小的，它恢复的比较快，但是它有可能会丢数据，我们通常在项目中也会使用AOF来恢复数据，虽然AOF恢复的速度慢一些，但是它丢数据的风险要小很多，在AOF文件中可以设置刷盘策略，我们当时设置的就是每秒批量写入一次命令

>

6.数据过期策略

**面试官**：Redis的数据过期策略有哪些 ?

>

>**候选人**：

>

>嗯~，在redis中提供了两种数据过期删除策略

>

>

>第一种是惰性删除，在设置该key过期时间后，我们不去管它，当需要该key时，我们在检查其是否过期，如果过期，我们就删掉它，反之返回该key。

>

>第二种是 定期删除，就是说每隔一段时间，我们就对一些key进行检查，删除里面过期的key

>

>定期清理的两种模式：

>

>- SLOW模式是定时任务，执行频率默认为10hz，每次不超过25ms，以通过修改配置文件redis.conf 的 **hz** 选项来调整这个次数

>- FAST模式执行频率不固定，每次事件循环会尝试执行，但两次间隔不低于2ms，每次耗时不超过1ms

>

>Redis的过期删除策略：**惰性删除 + 定期删除**两种策略进行配合使用。

7.数据淘汰策略