java架构师面试题

Redis缓存穿透+缓存雪崩解决方案

一．缓存穿透：

     缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。

     解决办法：

     1.布隆过滤

  对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃。还有最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

  补充:

      Bloom filter

  适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集

  基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。添加时增加计数器，删除时减少计数器。

     2. 缓存空对象. 将 null 变成一个值.

  也可以采用一个更为简单粗暴的方法，如果一个查询返回的数据为空（不管是数 据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。

 缓存空对象会有两个问题：

 第一，空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间 ( 如果是攻击，问题更严重 )，比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。

 第二，缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为 5分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象。

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二.缓存雪崩

    如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。

    这个没有完美解决办法，但可以分析用户行为，尽量让失效时间点均匀分布。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。

 
1. java锁实现限流

   2.数据预热

  可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀

  3.给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效