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缓存三兄弟
1. 缓存穿透
定义：查询一个不存在的数据，缓存中没有，数据库中也没有，导致每次请求都直接打到数据库。
危害：恶意攻击者可以利用这个漏洞，大量请求不存在的数据，导致数据库压力过大。
解决方案：
- 缓存空对象：将空结果也缓存起来，但要设置较短的过期时间，避免数据不一致
- 布隆过滤器：在缓存之前增加一层布隆过滤器，快速判断数据是否可能存在
- 原理：通过多个哈希函数将数据映射到位数组中，查询时判断对应位置是否都为1
- 特点：可能存在误判（说存在但实际不存在），但不会漏判（说不存在就一定不存在）
- 实现：可使用Redisson或Guava的布隆过滤器
2. 缓存击穿
定义：某个热点key过期时，大量并发请求同时访问这个key，导致请求直接打到数据库。
解决方案：
-
互斥锁：
- 优点：强一致性，确保只有一个线程查询数据库
- 缺点：性能较差，其他线程需要等待
-
逻辑过期：
- 实现：不设置Redis过期时间，在value中存储逻辑过期时间
- 优点：高可用性，性能优秀
- 缺点：可能会返回过期数据，最终一致性
3. 缓存雪崩
定义：大量缓存key在同一时间失效，或Redis服务宕机，导致大量请求直接打到数据库。
解决方案：
- 随机过期时间：给不同key的TTL添加随机值，避免同时过期
- Redis集群：提高服务可用性，避免单点故障
- 限流降级：在缓存大量失效时，对请求进行限流和降级处理
- 多级缓存：建立多层缓存架构，如本地缓存+Redis+数据库
缓存一致性问题
双写一致性
定义：当修改数据库数据时，需要同时更新缓存数据，保持缓存和数据库数据一致。
解决方案
1. 异步通知方案（适用于允许延时一致的业务）
基于MQ消息队列：
- 更新数据库后，发送MQ消息通知缓存删除
- 优点：解耦、可靠性高
- 缺点：有延时，可能出现短暂的数据不一致
基于Canal的异步通知：
- Canal伪装成MySQL的从节点，通过读取binlog来更新缓存
- 优点：无需修改业务代码，对业务无侵入
- 缺点：依赖binlog，有一定的技术复杂度
2. 强一致性方案
Redisson读写锁：
- 共享锁（读锁）：多个线程可以同时获取读锁，进行读操作
- 排他锁（写锁）：只有一个线程可以获取写锁，阻塞其他线程的读写操作
读操作流程：
- 尝试获取读锁
- 缓存命中直接返回
- 缓存未命中查询数据库
- 将结果写入缓存并设置过期时间
- 释放读锁
写操作流程：
- 获取写锁
- 先删除缓存
- 更新数据库
- 延迟删除缓存（延迟双删）
- 释放写锁
3. 延迟双删策略
为什么需要延迟双删：
- 先删缓存再更新数据库：并发读请求可能在数据库更新前查询到旧数据并写入缓存
- 先更新数据库再删缓存：并发读请求可能在缓存删除前查询到旧数据
延迟双删流程：
- 删除缓存
- 更新数据库
- 延迟N秒后再次删除缓存（N通常为读操作的耗时）
Redis持久化
RDB（Redis Database）
- 原理：在指定时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘
- 优点：文件紧凑，恢复速度快，对性能影响小
- 缺点：可能丢失两次快照间的数据
AOF（Append Only File）
- 原理：记录每个写操作，重启时重新执行这些命令来恢复数据
- 优点：数据安全性高，可以做到秒级数据丢失
- 缺点：文件体积大，恢复速度慢
建议：生产环境同时开启RDB和AOF，确保数据安全性。
面试要点总结
- 缓存三兄弟：穿透、击穿、雪崩的区别和解决方案要熟练掌握
- 一致性策略：根据业务需求选择合适的一致性方案
- 读写锁：理解共享锁和排他锁的区别和应用场景
- 延迟双删：理解为什么需要延迟双删，以及如何确定延迟时间
- 持久化：了解RDB和AOF的特点和适用场景
记住：没有完美的解决方案，只有最适合当前业务场景的方案。面试时要结合具体业务场景来回答问题。