Redis常问八股（一）

1.什么是缓存穿透？怎么解决？

答：缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于存储层查不到数据因此不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到 DB 去查询，可能导致 DB 挂掉。这种情况大概率是遭到了攻击。解决方案的话，通常都会用布隆过滤器来解决它。

2.你能介绍一下布隆过滤器吗？

答：布隆过滤器主要是用于检索一个元素是否在一个集合中。可以使用Redisson实现的布隆过滤器。它的底层原理是，先初始化一个比较大的数组，里面存放的是二进制0或1。一开始都是0，当一个key来了之后，经过3次hash计算，模数组长度找到数据的下标，然后把数组中原来的0改为1。这样，三个数组的位置就能标明一个key的存在。查找的过程也是一样的。当然，布隆过滤器有可能会产生一定的误判（如果所有位都是 1，则判断该元素可能存在；如果至少有一个位置为 0，则该元素一定不存在），一般可以设置这个误判率，大概不会超过5%。其实这个误判是必然存在的，要不就得增加数组的长度。5%以内的误判率一般的项目也能接受，不至于高并发下压倒数据库。

3.什么是缓存击穿？怎么解决？

答：缓存击穿的意思是，对于设置了过期时间的key，缓存在某个时间点过期的时候，恰好这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来。这些请求发现缓存过期，一般都会从后端 DB 加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把 DB 压垮。解决方案有两种方式：

第一，可以使用互斥锁：当缓存失效时，不立即去load db，先使用如 Redis 的 SETNX 去设置一个互斥锁。当操作成功返回时，再进行 load db的操作并回设缓存，否则重试get缓存的方法。

第二种方案是设置当前key逻辑过期，大概思路如下：

1) 在设置key的时候，设置一个过期时间字段一块存入缓存中，不给当前key设置过期时间；

2) 当查询的时候，从redis取出数据后判断时间是否过期；

3) 如果过期，则开通另外一个线程进行数据同步，当前线程正常返回数据，这个数据可能不是最新的。

当然，两种方案各有利弊：如果选择数据的强一致性，建议使用分布式锁的方案，但性能上可能没那么高，且有可能产生死锁的问题。如果选择key的逻辑删除，则优先考虑高可用性，性能比较高，但数据同步这块做不到强一致。

4.什么是缓存雪崩？怎么解决？

答：缓存雪崩意思是，设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重而雪崩。与缓存击穿的区别是：雪崩是很多key，而击穿是某一个key缓存。解决方案主要是，可以将缓存失效时间分散开。比如，可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机。这样，每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

5.redis做为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步呢？（双写一致性）

答：当需要让数据库与redis高度保持一致时，因为要求时效性比较高。需要采用的读写锁保证的强一致性。使用的是Redisson实现的读写锁。在读的时候添加共享锁，可以保证读读不互斥、读写互斥。当更新数据的时候，添加排他锁。它是读写、读读都互斥，这样就能保证在写数据的同时，是不会让其他线程读数据的，避免了脏数据。这里面需要注意的是，读方法和写方法上需要使用同一把锁才行。

6.那这个排他锁是如何保证读写、读读互斥的呢？

答：其实排他锁底层使用的也是SETNX，它保证了同时只能有一个线程操作锁住的方法。

7.你听说过延时双删吗？为什么不用它呢？

答：延迟双删，如果是写操作，先把缓存中的数据删除，然后更新数据库，最后再延时删除缓存中的数据。其中，这个延时多久不太好确定。在延时的过程中，可能会出现脏数据，并不能保证强一致性，所以没有采用它。

8.redis做为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步呢？（双写一致性）

答：数据同步可以有一定的延时（这符合大部分业务需求）。采用的阿里的Canal组件实现数据同步：不需要更改业务代码，只需部署一个Canal服务。Canal服务把自己伪装成mysql的一个从节点。当mysql数据更新以后，Canal会读取binlog数据，然后再通过Canal的客户端获取到数据，并更新缓存即可。

9.redis做为缓存，数据的持久化是怎么做的？

答：在Redis中提供了两种数据持久化的方式：

1) RDB；

2) AOF。

10.这两种持久化方式有什么区别呢？

答：RDB是一个快照文件。它是把redis内存存储的数据写到磁盘上。当redis实例宕机恢复数据的时候，可以从RDB的快照文件中恢复数据。AOF的含义是追加文件。当redis执行写命令的时候，都会存储到这个文件中。当redis实例宕机恢复数据的时候，会从这个文件中再次执行一遍命令来恢复数据。

11.这两种方式，哪种恢复的比较快呢？

答：RDB因为是二进制文件，保存时体积也比较小，所以它恢复得比较快。但它有可能会丢数据。我们通常在项目中也会使用AOF来恢复数据。虽然AOF恢复的速度慢一些，但它丢数据的风险要小很多。在AOF文件中可以设置刷盘策略。我们当时设置的就是每秒批量写入一次命令。

12.Redis的数据过期策略有哪些？

答：在redis中提供了两种数据过期删除策略。第一种是惰性删除。在设置该key过期时间后，我们不去管它。当需要该key时，检查其是否过期。如果过期，我们就删掉它；反之，返回该key。第二种是定期删除。就是说，每隔一段时间，我们就对一些key进行检查，并删除里面过期的key。定期清理的两种模式是：

1) SLOW模式，是定时任务，执行频率默认为10hz，每次不超过25ms，可以通过修改配置文件redis.conf的hz选项来调整这个次数；

2) FAST模式，执行频率不固定，每次事件循环会尝试执行，但两次间隔不低于2ms，每次耗时不超过1ms。Redis的过期删除策略是：惰性删除 + 定期删除两种策略配合使用。

13.Redis的数据淘汰策略有哪些？

答：这个在redis中提供了很多种，默认是noeviction，不删除任何数据，内部不足时直接报错。这个可以在redis的配置文件中进行设置。里面有两个非常重要的概念：一个是LRU，另外一个是LFU。LRU的意思就是最少最近使用。它会用当前时间减去最后一次访问时间。这个值越大，则淘汰优先级越高。LFU的意思是最少频率使用。它会统计每个key的访问频率。值越小，淘汰优先级越高。我们在项目中设置的是allkeys-lru，它会挑选最近最少使用的数据进行淘汰，把一些经常访问的key留在redis中。

14、数据库有1000万数据，Redis只能缓存20w数据。如何保证Redis中的数据都是热点数据？

答：可以使用allkeys-lru（挑选最近最少使用的数据淘汰）淘汰策略。那留下来的都是经常访问的热点数据。

15.Redis的内存用完了会发生什么？

答：这个要看redis的数据淘汰策略是什么。如果是默认的配置，redis内存用完以后则直接报错。我们当时设置的是allkeys-lru策略，把最近最常访问的数据留在缓存中。

16.Redis分布式锁如何实现？

答：在redis中提供了一个命令SETNX(SET if not exists)。由于redis是单线程的，用了这个命令之后，只能有一个客户端对某一个key设置值。在没有过期或删除key的时候，其他客户端是不能设置这个key的。

17.那你如何控制Redis实现分布式锁的有效时长呢？

答：redis的SETNX指令不好控制这个问题。我们当时采用的是redis的一个框架Redisson实现的。在Redisson中需要手动加锁，并且可以控制锁的失效时间和等待时间。当锁住的一个业务还没有执行完成的时候，Redisson会引入一个看门狗机制。就是说，每隔一段时间就检查当前业务是否还持有锁。如果持有，就增加加锁的持有时间。当业务执行完成之后，需要使用释放锁就可以了。还有一个好处就是，在高并发下，一个业务有可能会执行很快。客户1持有锁的时候，客户2来了以后并不会马上被拒绝。它会自旋不断尝试获取锁。如果客户1释放之后，客户2就可以马上持有锁，性能也得到了提升。

18.Redisson实现的分布式锁是可重入的吗？

答：是可以重入的。这样做是为了避免死锁的产生。这个重入其实在内部就是判断是否是当前线程持有的锁，如果是当前线程持有的锁就会计数，如果释放锁就会在计数上减一。在存储数据的时候采用的hash结构，大key可以按照自己的业务进行定制，其中小key是当前线程的唯一标识，value是当前线程重入的次数。