redis 相关面试题(一)

redis 相关面试题(一)

文章目录

  • redis 相关面试题(一)
    • **面试官**:什么是缓存穿透 ? 怎么解决 ?
    • **面试官**:好的,你能介绍一下布隆过滤器吗?
    • **面试官**:什么是缓存击穿 ? 怎么解决 ?
    • **面试官**:什么是缓存雪崩 ? 怎么解决 ?
    • **面试官**:redis做为缓存,mysql的数据如何与redis进行同步呢?(双写一致性)
    • **面试官**:那这个排他锁是如何保证读写、读读互斥的呢?
    • **面试官**:你听说过延时双删吗?为什么不用它呢?
    • **面试官**:redis做为缓存,mysql的数据如何与redis进行同步呢?(双写一致性)
    • **面试官**:redis做为缓存,数据的持久化是怎么做的?
    • **面试官**:这两种持久化方式有什么区别呢?
    • **面试官**:这两种方式,哪种恢复的比较快呢?

面试官:什么是缓存穿透 ? 怎么解决 ?

候选人

嗯~~,我想一下

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,如果从存储层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 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,我们通常都会用布隆过滤器来解决它

面试官:好的,你能介绍一下布隆过滤器吗?

候选人

嗯,是这样~

布隆过滤器主要是用于检索一个元素是否在一个集合中。我们当时使用的是redisson实现的布隆过滤器。

它的底层主要是先去初始化一个比较大数组,里面存放的二进制0或1。在一开始都是0,当一个key来了之后经过3次hash计算,模于数组长度找到数据的下标然后把数组中原来的0改为1,这样的话,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。

当然是有缺点的,布隆过滤器有可能会产生一定的误判,我们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,其实已经算是很划分了,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。

面试官:什么是缓存击穿 ? 怎么解决 ?

候选人

嗯!!

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

第二种方案可以设置当前key逻辑过期,大概是思路如下:

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,这个数据不是最新

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,性能上可能没那么高,锁需要等,也有可能产生死锁的问题

如果选择key的逻辑删除,则优先考虑的高可用性,性能比较高,但是数据同步这块做不到强一致。

面试官:什么是缓存雪崩 ? 怎么解决 ?

候选人

嗯!!

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 瞬时压力过重雪崩。与缓存击穿的区别:雪崩是很多key,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。

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

候选人:嗯!就说我最近做的这个项目,里面有xxxx(根据自己的简历上写)的功能,需要让数据库与redis高度保持一致,因为要求时效性比较高,我们当时采用的读写锁保证的强一致性。

我们采用的是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。当我们更新数据的时候,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。

面试官:那这个排他锁是如何保证读写、读读互斥的呢?

候选人:其实排他锁底层使用也是setnx,保证了同时只能有一个线程操作锁住的方法

面试官:你听说过延时双删吗?为什么不用它呢?

候选人:延迟双删,如果是写操作,我们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。

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

候选人:嗯!就说我最近做的这个项目,里面有xxxx(根据自己的简历上写)的功能,数据同步可以有一定的延时(符合大部分业务)

我们当时采用的阿里的canal组件实现数据同步:不需要更改业务代码,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,然后在通过canal的客户端获取到数据,更新缓存即可。

面试官:redis做为缓存,数据的持久化是怎么做的?

候选人:在Redis中提供了两种数据持久化的方式:1、RDB 2、AOF

面试官:这两种持久化方式有什么区别呢?

候选人: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,方便从RDB的快照文件中恢复数据。

AOF的含义是追加文件,当redis操作写命令的时候,都会存储这个文件中,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

面试官:这两种方式,哪种恢复的比较快呢?

候选人:RDB因为是二进制文件,在保存的时候体积也是比较小的,它恢复的比较快,但是它有可能会丢数据,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,但是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

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