Redis網(wǎng)紅面試題三連

• 面試題1：怎么解決緩存穿透問題的浴骂？
• 面試題2：說一下緩存擊穿吧乓土，你們是怎么解決的？
• 面試題3：那緩存雪崩說說你們是怎么解決的溯警？

面試題1：怎么解決緩存穿透問題的趣苏？

緩存穿透：指緩存和數(shù)據(jù)庫中都沒有的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致所有的請求都打到數(shù)據(jù)庫上梯轻，然后數(shù)據(jù)庫還查不到（如null）食磕，沒法寫緩存，造成數(shù)據(jù)庫短時間線程數(shù)被打滿而導(dǎo)致其他服務(wù)阻塞喳挑，最終導(dǎo)致線上服務(wù)不可用芬为。此時緩存就好像被穿透了一樣萄金，起不到任何作用。

當(dāng)然媚朦，使用緩存難免會有穿透的發(fā)生氧敢。

• 緩存容量有限，不可能去緩存所有數(shù)據(jù)询张，查詢到未被緩存的數(shù)據(jù)就會發(fā)生穿透是正常情況孙乖。
• 互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)訪問模型一般是遵循二八原則的，即 20% 的數(shù)據(jù)為熱點(diǎn)數(shù)據(jù)份氧，80% 的數(shù)據(jù)是非熱點(diǎn)不被常訪問的數(shù)據(jù)唯袄。既然緩存容量有限，且20%的數(shù)據(jù)為熱點(diǎn)數(shù)據(jù)蜗帜，那我們可以利用有限的容量去緩存那 20% 的數(shù)據(jù)來保護(hù)我們的系統(tǒng)恋拷，至于80%非熱點(diǎn)不常用的數(shù)據(jù)發(fā)生穿透就穿透了，數(shù)據(jù)庫吃得住厅缺。

那我們怎樣來解決這種緩存穿透問題呢蔬顾？

• 接口參數(shù)校驗(yàn)：

防君子不防小人。在參數(shù)校驗(yàn)層加上參數(shù)合法性校驗(yàn)湘捎，如查詢訂單ID為20位隨機(jī)值诀豁，正則核對一下ID長度是否規(guī)范，不規(guī)范地直接過濾掉窥妇。

• 設(shè)置空值：

當(dāng)訪問緩存和DB都沒有查詢到值時舷胜，該key我們當(dāng)做是惡意參數(shù)來看，可以將該key的空值寫進(jìn)緩存活翩，設(shè)置較短的過期時間烹骨。

但是如果有大量的獲取并不存在數(shù)據(jù)的穿透請求的話如惡意攻擊，則會浪費(fèi)緩存空間材泄，如果這種null值過量的話沮焕，還會淘汰掉本身緩存存在的數(shù)據(jù)，這就會使我們的緩存命中率下降脸爱。

因此在使用設(shè)置空值方案時遇汞，我們要做好監(jiān)控未妹，預(yù)防緩存空間被過多null值占領(lǐng)造成的緩存空間浪費(fèi)簿废，如果這種數(shù)據(jù)量太大，就不再建議使用络它，那就使用另一種方案族檬，即布隆過濾器。

• 布隆過濾器：

布隆過濾器在查詢緩存之前起到初步過濾作用化戳，布隆過濾器存儲所有可能訪問的 key单料，將不存在的 key 直接過濾埋凯，存在的 key 再進(jìn)一步查詢緩存和數(shù)據(jù)庫。

布隆過濾器的特點(diǎn)是判斷不存在的扫尖，則一定不存在白对；判斷存在的，大概率存在换怖，但也有小概率不存在甩恼。并且這個概率是可控的，根據(jù)具體需求沉颂，我們可以讓這個概率小幅降低或變高条摸。

布隆過濾器由一個 bitSet 和 一組 Hash 函數(shù)（算法）組成，是一種空間效率極高的概率型算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)铸屉，通過二進(jìn)制來進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲钉蒲。在初始化時，bitSet 的每一位被初始化為0彻坛。

當(dāng)數(shù)據(jù)加入布隆過濾器集合時顷啼，流程如下：

• 經(jīng)過K個哈希函數(shù)計算該數(shù)據(jù)，返回K個計算出的hash值
• 這些K個hash值映射到對應(yīng)的K個二進(jìn)制的數(shù)組下標(biāo)
• 將K個下標(biāo)對應(yīng)的二進(jìn)制數(shù)據(jù)改為1小压。

布隆過濾器查詢一個key是否在集合中线梗，流程如下：

• 經(jīng)過K個哈希函數(shù)計算該數(shù)據(jù)，對應(yīng)計算出的K個hash值
• 經(jīng)過hash值找到對應(yīng)的二進(jìn)制的數(shù)組下標(biāo)
• 如果存在其中一處位置的二進(jìn)制數(shù)據(jù)是0怠益，那么該數(shù)據(jù)不存在仪搔。若是都是1，該數(shù)據(jù)存在集合中（但由于存在Hash碰撞蜻牢，判斷數(shù)據(jù)存在時可能存在誤判）烤咧。

布隆過濾器的優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)勢

• 因?yàn)榇鎯Φ氖嵌M(jìn)制數(shù)據(jù)，因此占用的空間很星来簟煮嫌；
• 它的插入和查詢速度是很是快的，時間復(fù)雜度是O（K）抱虐，能夠聯(lián)想一下HashMap的過程昌阿；
• 保密性很好，由于自己不存儲任何原始數(shù)據(jù)恳邀，只有二進(jìn)制數(shù)據(jù)

缺點(diǎn)

• 存在誤判

添加數(shù)據(jù)是經(jīng)過計算數(shù)據(jù)的hash值懦冰，hash是存在碰撞的，也就是說谣沸，存在兩個不一樣的數(shù)據(jù)計算獲得相同的hash值刷钢。

例如圖中的你好和hello，假如最終算出hash值相同乳附，那么他們會將同一個下標(biāo)的二進(jìn)制數(shù)據(jù)改成1内地。因此也無法確定key為你好和hello是否存在伴澄。

• 刪除困難

如上，你好和hello的hash值相同阱缓，對應(yīng)的數(shù)組下標(biāo)也是同樣的非凌。如果想刪除你好，即將坐標(biāo)值改為0荆针，可能會影響到其他key清焕，比如是否會連hello都一塊兒刪了之類的。

面試題2：說一下緩存擊穿吧祭犯，你們是怎么解決的秸妥？

緩存擊穿：指緩存中沒有但數(shù)據(jù)庫中有的數(shù)據(jù)（一般是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存時間到期），這時由于并發(fā)用戶特別多沃粗，同時讀緩存沒讀到數(shù)據(jù)粥惧，又同時去數(shù)據(jù)庫去查，引起數(shù)據(jù)庫壓力瞬間增大最盅，線上系統(tǒng)卡住突雪。

解決方案：

1、加互斥鎖（mutex key）涡贱。在并發(fā)的多個請求中咏删，只有第一個請求線程能拿到鎖并執(zhí)行數(shù)據(jù)庫查詢操作，其他的線程拿不到鎖就阻塞等著问词，等到第一個線程將數(shù)據(jù)寫入緩存后督函，直接走緩存。

互斥鎖

緩存擊穿后激挪，多個線程會同時去查詢數(shù)據(jù)庫的這條數(shù)據(jù)辰狡，那么我們可以在第一個查詢數(shù)據(jù)的請求上使用一個互斥鎖來鎖住它。

其他的線程走到這一步拿不到鎖就等著垄分，等第一個線程查詢到了數(shù)據(jù)宛篇，然后做緩存。后面的線程進(jìn)來發(fā)現(xiàn)已經(jīng)有緩存了薄湿，就直接走緩存叫倍。

    static Lock reenLock = new ReentrantLock();  
    public List<String> getData04() throws InterruptedException { 
           List<String> result = new ArrayList<String>(); 
                 // 從緩存讀取數(shù)據(jù)     
           result = getDataFromCache();      
              if (result.isEmpty()) {     
                 if (reenLock.tryLock()) {        
                      try {                  
                            System.out.println("拿到鎖了,從DB獲取數(shù)據(jù)庫后寫入緩存"); 
                           // 從數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù) 
                           result = getDataFromDB();
                          // 將查詢到的數(shù)據(jù)寫入緩存  
                          setDataToCache(result);    
                      } finally {           
            reenLock.unlock();// 釋放鎖           
          }       
         } else {        
          result = getDataFromCache();// 先查一下緩存   
             if (result.isEmpty()) {           
                 System.out.println("我沒拿到鎖,緩存也沒數(shù)據(jù),先小憩一下");           
                 Thread.sleep(100);// 小憩一會兒           
                 return getData04();// 重試              
                  }      
            }     
         }      
      return result;   
   }

2、熱點(diǎn)數(shù)據(jù)不過期豺瘤。根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)情況吆倦，在Redis中維護(hù)一個熱點(diǎn)數(shù)據(jù)表，批量設(shè)為永不過期（如top1000）炉奴，并定時更新top1000數(shù)據(jù)逼庞。

這種方式適用于比較極端的場景蛇更，例如流量特別特別大的場景瞻赶，使用時需要考慮業(yè)務(wù)能接受數(shù)據(jù)不一致的時間赛糟，還有就是異常情況的處理，不要到時候緩存刷新不上砸逊，一直是臟數(shù)據(jù)璧南，那就涼了。

面試題3：那緩存雪崩說說你們是怎么解決的师逸？

緩存雪崩：大量的熱點(diǎn) key 設(shè)置了相同的過期時間司倚，導(dǎo)致緩存在同一時刻全部失效，造成瞬時數(shù)據(jù)庫請求量大篓像、壓力驟增动知，引起雪崩，甚至導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫被打掛员辩。緩存雪崩其實(shí)有點(diǎn)像升級版的緩存擊穿盒粮，緩存擊穿是一個熱點(diǎn) key，緩存雪崩是一組熱點(diǎn) key奠滑。

解決方案：

1丹皱、過期時間打散：既然是大量緩存集中失效，那最容易想到就是讓他們不集中生效宋税√福可以給緩存的過期時間加上一個隨機(jī)值時間，使得每個 key 的過期時間分布開來杰赛，不會集中在同一時刻失效呢簸。

2、熱點(diǎn)數(shù)據(jù)不過期：緩存永不過期乏屯，異步更新緩存數(shù)據(jù)阔墩。雖然不會出現(xiàn)雪崩效應(yīng)，卻無法保證數(shù)據(jù)的一致性瓶珊。

3啸箫、加互斥鎖：jvm鎖機(jī)制、分布式鎖機(jī)制都可以伞芹。該方式和緩存擊穿一樣忘苛，按 key 維度加鎖，對于同一個 key唱较，只允許一個線程去計算扎唾，其他線程原地阻塞等待第一個線程的計算結(jié)果，然后直接走緩存即可南缓。