（转）面试前必知Redis面试题—缓存雪崩+穿透+缓存与数据库双写一致问题

背景：redis问题在面试过程当中常常被问到，对于常见问题必定不能放过。

面试前必知Redis面试题—缓存雪崩+穿透+缓存与数据库双写一致问题

1、缓存雪崩

1.1什么是缓存雪崩？

若是缓存数据设置的过时时间是相同的，而且Redis刚好将这部分数据所有删光了。这就会致使在这段时间内，这些缓存同时失效，所有请求到数据库中。

这就是缓存雪崩：

• Redis挂掉了，请求所有走数据库。

• 对缓存数据设置相同的过时时间，致使某段时间内缓存失效，请求所有走数据库。

缓存雪崩若是发生了，极可能就把咱们的数据库搞垮，致使整个服务瘫痪！

1.2如何解决缓存雪崩？

对于“对缓存数据设置相同的过时时间，致使某段时间内缓存失效，请求所有走数据库。”这种状况，很是好解决：

• 解决方法：在缓存的时候给过时时间加上一个随机值，这样就会大幅度的减小缓存在同一时间过时。

对于“Redis挂掉了，请求所有走数据库”这种状况，咱们能够有如下的思路：

• 事发前：实现Redis的高可用(主从架构+Sentinel 或者Redis Cluster)，尽可能避免Redis挂掉这种状况发生。

• 事发中：万一Redis真的挂了，咱们能够设置本地缓存(ehcache)+限流(hystrix)，尽可能避免咱们的数据库被干掉(起码能保证咱们的服务仍是能正常工做的)

• 事发后：redis持久化，重启后自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。

2、缓存穿透

2.1什么是缓存穿透

缓存穿透是指查询一个必定不存在的数据。因为缓存不命中，而且出于容错考虑，若是从数据库查不到数据则不写入缓存，这将致使这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，失去了缓存的意义。

这就是缓存穿透：

• 请求的数据在缓存大量不命中，致使请求走数据库。

缓存穿透若是发生了，也可能把咱们的数据库搞垮，致使整个服务瘫痪！

2.1如何解决缓存穿透？

解决缓存穿透也有两种方案：

• 因为请求的参数是不合法的(每次都请求不存在的参数)，因而咱们可使用布隆过滤器(BloomFilter)或者压缩filter提早拦截，不合法就不让这个请求到数据库层！

• 当咱们从数据库找不到的时候，咱们也将这个空对象设置到缓存里边去。下次再请求的时候，就能够从缓存里边获取了。

• 这种状况咱们通常会将空对象设置一个较短的过时时间。

3、缓存与数据库双写一致

3.1对于读操做，流程是这样的

上面讲缓存穿透的时候也提到了：若是从数据库查不到数据则不写入缓存。

通常咱们对读操做的时候有这么一个固定的套路：

• 若是咱们的数据在缓存里边有，那么就直接取缓存的。

• 若是缓存里没有咱们想要的数据，咱们会先去查询数据库，而后将数据库查出来的数据写到缓存中。

• 最后将数据返回给请求

3.2什么是缓存与数据库双写一致问题？

若是仅仅查询的话，缓存的数据和数据库的数据是没问题的。可是，当咱们要更新时候呢？各类状况极可能就形成数据库和缓存的数据不一致了。

• 这里不一致指的是：数据库的数据跟缓存的数据不一致

删除缓存失败的解决思路：

• 将须要删除的key发送到消息队列中

• 本身消费消息，得到须要删除的key

• 不断重试删除操做，直到成功

3.3.3先删除缓存，再更新数据库

正常状况是这样的：

• 先删除缓存，成功；

• 再更新数据库，也成功；

若是原子性被破坏了：

• 第一步成功(删除缓存)，第二步失败(更新数据库)，数据库和缓存的数据仍是一致的。

• 若是第一步(删除缓存)就失败了，咱们能够直接返回错误(Exception)，数据库和缓存的数据仍是一致的。

看起来是很美好，可是咱们在并发场景下分析一下，就知道仍是有问题的了：

• 线程A删除了缓存

• 线程B查询，发现缓存已不存在

• 线程B去数据库查询获得旧值

• 线程B将旧值写入缓存

• 线程A将新值写入数据库

因此也会致使数据库和缓存不一致的问题。

并发下解决数据库与缓存不一致的思路：

• 将删除缓存、修改数据库、读取缓存等的操做积压到队列里边，实现串行化。

3.4对比两种策略

咱们能够发现，两种策略各自有优缺点：

• 先删除缓存，再更新数据库

• 在高并发下表现不如意，在原子性被破坏时表现优异

• 先更新数据库，再删除缓存(Cache Aside Pattern设计模式)

• 在高并发下表现优异，在原子性被破坏时表现不如意#总结