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缓存面试高频问题汇总
在后端、分布式系统面试中，缓存相关问题频繁出现，核心围绕缓存的原理、问题解决、性能优化等。以下是高频考点整理：
一、基础概念类
1. 什么是缓存？为什么要用缓存？
- 缓存是数据交换的缓冲区，临时存储高频访问数据，减少对底层数据源（如数据库）的直接访问。
- 作用：降低延迟（内存读写比磁盘快）、减轻数据库压力、提高系统吞吐量。
2. 常见的缓存介质有哪些？各有什么特点？ - 内存缓存（如Redis、Memcached）：速度快，适合高频访问数据，但数据易失（需持久化）。
- 本地缓存（如Caffeine、Guava）：进程内缓存，无网络开销，但分布式环境下一致性难保证。
- 磁盘缓存（如浏览器缓存、CDN）：容量大、持久化，但速度较慢。
3. 缓存更新策略有哪些？各适用于什么场景？ - Cache Aside（旁路缓存）：先更数据库，再删缓存（避免脏读），适用于大多数场景。
- Write Through（写透）：更新缓存同时同步更新数据库，一致性高但性能略低，适合读少写多场景。
- Write Back（写回）：先更缓存，异步批量更新数据库，性能高但有数据丢失风险，适合高并发写场景（如内存数据库）。
二、缓存问题与解决方案类
- 缓存穿透、击穿、雪崩的区别与解决？（核心考点）
- 缓存穿透：请求数据在缓存和数据库都不存在，攻击数据库。
解决：缓存空值、布隆过滤器、接口参数校验。 - 缓存击穿：热点数据缓存失效，大量并发请求穿透到数据库。
解决：互斥锁（分布式锁）、热点数据永不过期、异步更新缓存。 - 缓存雪崩：大量缓存同时失效或缓存服务宕机，导致请求全量压向数据库。
解决：过期时间随机化、缓存集群（主从+哨兵）、熔断降级、多级缓存。
2. 缓存一致性问题如何解决？
- 核心矛盾：缓存与数据库数据不一致（如更新数据库后未更新缓存）。
- 方案：
- 优先使用删除缓存而非更新缓存（避免并发更新冲突）。
- 分布式场景下加锁（如Redis分布式锁）保证操作原子性。
- 对强一致性需求场景，可引入消息队列异步同步缓存。
3. 缓存和数据库双写不一致的原因及解决？ - 原因：并发读写时，更新数据库和缓存的顺序差异导致数据偏差（如A更新数据库后，B更新缓存覆盖了正确值）。
- 解决：更新数据库后延迟删缓存（避免脏读）、加分布式锁确保单线程更新、使用Canal等工具监听binlog同步缓存。
三、Redis专项类
1. Redis为什么快？
- 基于内存操作，单线程模型避免线程切换开销，I/O多路复用（epoll）处理高并发连接，数据结构优化（如跳表、压缩列表）。
2. Redis的过期策略和内存淘汰机制有什么区别？ - 过期策略：定期删除（每隔一段时间扫描过期key）+ 惰性删除（访问时才检查过期），避免过期key占用内存。
- 内存淘汰机制：当内存达到maxmemory时，删除部分数据的策略（如LRU最近最少使用、LFU最近最不频繁使用、随机删除等）。
3. Redis分布式锁的实现原理？如何避免死锁？ - 原理：通过 SET key value NX EX 命令（原子性）获取锁，释放锁时用Lua脚本删除（避免误删他人锁）。
- 防死锁：设置锁过期时间、加锁时记录线程标识、定时续期（如Redisson的watch dog机制）。
四、性能优化类
1. 如何设计一个高可用的缓存系统？
- 多级缓存：本地缓存 + 分布式缓存（如先查Caffeine，再查Redis）。
- 缓存集群：主从复制（读写分离）、哨兵/集群模式（容灾）。
- 监控与告警：缓存命中率、内存使用率、响应时间等指标监控，异常时自动扩容或降级。
2. 缓存命中率低怎么办？ - 分析原因：缓存粒度不合理（过大/过小）、过期时间设置不当、热点数据未缓存。
- 优化：调整缓存粒度（如缓存用户基本信息而非全量数据）、延长高频数据过期时间、预热热点数据。
3. 本地缓存和分布式缓存如何配合使用？ - 本地缓存存超高频且变化少的数据（如配置信息），减少分布式缓存访问压力。
- 分布式缓存存跨服务共享数据（如用户会话），保证分布式一致性。
- 注意：本地缓存需避免数据 stale（可加过期时间或主动刷新）。
五、场景设计类
1. 设计一个秒杀系统的缓存方案？
- 核心：防止缓存雪崩（商品库存缓存过期随机化）、防击穿（热点商品锁+预加载）、限流削峰（Redis+Lua脚本原子扣减库存）。
2. 如何用缓存解决数据库读写分离的延迟问题？ - 读请求优先查缓存，缓存未命中时：非热点数据查从库，热点数据查主库（避免从库延迟导致脏读），并更新缓存。
总结
缓存问题的核心是**“平衡性能、一致性、可用性”**，需结合业务场景（如读写频率、数据一致性要求）选择策略。面试中需不仅能描述概念，还要能分析问题根源，并给出具体解决方案（如代码思路、工具选型）。