面试八股文

Redis篇

使用场景

缓存

缓存穿透

查询一个不存在的数据，mysql查询不到数据也不会直接写入缓存，就会导致每次请求都查数据库

解决方案一：缓存空数据，查询返回的数据为空，仍把这个空结果进行缓存
优点：简单
缺点：消耗内存，可能会发生数据不一致的问题

解决方案二：布隆过滤器
优点：内存占用较少，没有多余key
缺点：实现复杂，存在误判

布隆过滤器作用：检索一个元素是否在一个集合中。

缓存击穿

给某一个key设置了过期时间，当key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，这些并发请求可能会瞬间把DB压垮

解决方案一：互斥锁，强一致，性能差

解决方案二：逻辑过期,高可用，性能优，不能保证数据绝对一致

缓存雪崩

在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力

解决方案：

• 给不同的Key的TTL添加随机值
• 利用Redis集群提高服务的可用性（哨兵模式、集群模式）
• 给缓存业务添加降级限流策略（nginx或spring cloud gateway）（降级可做为系统的保底策略，适用于穿透、击穿、雪崩）
• 给业务添加多级缓存 （Guava或Caffeine）

分布式锁

其他

数据库篇