java面试每日一背 day2
1.什么是缓存击穿？怎么解决？
缓存击穿是指在高并发场景下，某个热点key突然过期失效，此时大量请求同时访问这个已经过期的key，导致所有请求都直接打到数据库上，造成数据库瞬时压力过大甚至崩溃的情况。
解决方案
1. 互斥锁（Mutex Lock）
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当缓存失效时，不是所有请求都去查询数据库
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第一个请求获取锁并查询数据库，其他请求等待
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数据库查询完成后更新缓存，后续请求直接从缓存获取
public Object getData(String key) {Object value = redis.get(key);if (value == null) {if (redis.setnx(key_mutex, 1, 60)) { // 获取锁value = db.get(key); // 查询数据库redis.set(key, value); // 更新缓存redis.del(key_mutex); // 释放锁} else {Thread.sleep(50); // 等待return getData(key); // 重试}}return value;
}2. 永不过期策略
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对热点key设置永不过期（或逻辑过期）
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后台异步更新缓存数据
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需要额外的维护逻辑来保证数据一致性
3. 提前续期
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在key即将过期前，提前异步刷新缓存
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避免在过期时刻大量请求涌入
4. 缓存预热
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系统启动时或高峰来临前，预先加载热点数据到缓存
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特别适合可预测的热点场景
5. 双缓存策略
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设置两级缓存：一级缓存（短期）和二级缓存（长期）
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一级缓存失效时从二级缓存获取，同时异步更新一级缓存
最佳实践建议
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对于极热点数据，优先考虑永不过期+后台刷新策略
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一般热点数据使用互斥锁方案，注意锁的粒度要小
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结合业务特点选择合适的方案，可能需要多种方案组合使用
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监控热点key，对高频访问的数据特殊处理
2.什么是缓存雪崩？怎么解决？
缓存雪崩是指在同一时间段内，大量缓存key同时失效或缓存服务宕机，导致所有请求直接打到数据库上，造成数据库瞬时压力激增甚至崩溃的现象。
1. 过期时间随机化
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避免大量key同时过期
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在基础过期时间上增加随机值（如1-5分钟的随机数）
// 设置缓存时添加随机过期时间
int expireTime = 3600 + new Random().nextInt(300); // 3600-3900秒
redis.set(key, value, expireTime);