前言
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從零單排學redis【青銅】
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今天來分享一下redis幾道常見的面試題：
如何解決快取雪崩？
如何解決快取穿透？
如何保證快取與資料庫雙寫時一致的問題？
1.1什麼是快取雪崩？
回顧一下我們為什麼要用快取(redis)：
為什麼要快取現在有個問題，如果我們的快取掛掉了，這意味著我們的全部請求都跑去資料庫了。
在前面學習我們都知道redis不可能把所有的資料都快取起來(記憶體昂貴且有限)，所以redis需要對資料設定過期時間，並採用的是惰性刪除+定期刪除兩種策略對過期鍵刪除。redis對過期鍵的策略+持久化
如果快取資料設定的過期時間是相同的，並且redis恰好將這部分資料全部刪光了。這就會導致在這段時間內，這些快取同時失效，全部請求到資料庫中。
這就是快取雪崩：
redis掛掉了，請求全部走資料庫。
對快取資料設定相同的過期時間，導致某段時間內快取失效，請求全部走資料庫。
快取雪崩如果發生了，很可能就把我們的資料庫搞垮，導致整個服務癱瘓！
1.2如何解決快取雪崩？
對於「對快取資料設定相同的過期時間，導致某段時間內快取失效，請求全部走資料庫。」這種情況，非常好解決：
對於「redis掛掉了，請求全部走資料庫」這種情況，我們可以有以下的思路：
2.1什麼是快取穿透
比如，我們有一張資料庫表，id都是從1開始的(正數)：
隨便找了一張資料庫表
但是可能有黑客想把我的資料庫搞垮，每次請求的id都是負數。這會導致我的快取就沒用了，請求全部都找資料庫去了，但資料庫也沒有這個值啊，所以每次都返回空出去。
快取穿透是指查詢乙個一定不存在的資料。由於快取不命中，並且出於容錯考慮，如果從資料庫查不到資料則不寫入快取，這將導致這個不存在的資料每次請求都要到資料庫去查詢，失去了快取的意義。這就是快取穿透：
2.1如何解決快取穿透？
解決快取穿透也有兩種方案：
3.1對於讀操作，流程是這樣的
上面講快取穿透的時候也提到了：如果從資料庫查不到資料則不寫入快取。般我們對讀操作的時候有這麼乙個固定的套路：
3.2什麼是快取與資料庫雙寫一致問題？
如果僅僅查詢的話，快取的資料和資料庫的資料是沒問題的。但是，當我們要更新時候呢？各種情況很可能就造成資料庫和快取的資料不一致了。
除了設定過期時間，我們還需要做更多的措施來盡量避免資料庫與快取處於不一致的情況發生。3.3對於更新操作一般來說，執行更新操作時，我們會有兩種選擇：
首先，要明確的是，無論我們選擇哪個，我們都希望這兩個操作要麼同時成功，要麼同時失敗。所以，這會演變成乙個分布式事務的問題。所以，如果原子性被破壞了，可能會有以下的情況：
如果第一步已經失敗了，我們直接返回exception出去就好了，第二步根本不會執行。3.3.1操作快取操作快取也有兩種方案：下面我們具體來分析一下吧。
一般我們都是採取刪除快取快取策略的，原因如下：
高併發環境下，無論是先運算元據庫還是後運算元據庫而言，如果加上更新快取，那就更加容易導致資料庫與快取資料不一致問題。(刪除快取直接和簡單很多)
如果每次更新了資料庫，都要更新快取【這裡指的是頻繁更新的場景，這會耗費一定的效能】，倒不如直接刪除掉。等再次讀取時，快取裡沒有，那我到資料庫找，在資料庫找到再寫到快取裡邊(體現懶載入)
基於這兩點，對於快取在更新時而言，都是建議執行刪除操作！3.3.2先更新資料庫，再刪除快取正常的情況是這樣的：
如果原子性被破壞了：
如果在高併發的場景下，出現資料庫與快取資料不一致的概率特別低，也不是沒有：
要達成上述情況，還是說一句概率特別低：
因為這個條件需要發生在讀快取時快取失效，而且併發著有乙個寫操作。而實際上資料庫的寫操作會比讀操作慢得多，而且還要鎖表，而讀操作必需在寫操作前進入資料庫操作，而又要晚於寫操作更新快取，所有的這些條件都具備的概率基本並不大。對於這種策略，其實是一種設計模式：
cache aside pattern
先修改資料庫，再刪除快取刪除快取失敗的解決思路：
3.3.3先刪除快取，再更新資料庫
正常情況是這樣的：
如果原子性被破壞了：第一步成功(刪除快取)，第二步失敗(更新資料庫)，資料庫和快取的資料還是一致的。如果第一步(刪除快取)就失敗了，我們可以直接返回錯誤(exception)，資料庫和快取的資料還是一致的。
看起來是很美好，但是我們在併發場景下分析一下，就知道還是有問題的了：
所以也會導致資料庫和快取不一致的問題。
併發下解決資料庫與快取不一致的思路：
將刪除快取、修改資料庫、讀取快取等的操作積壓到佇列裡邊，實現序列化。3.4對比兩種策略我們可以發現，兩種策略各自有優缺點：
先更新資料庫，再刪除快取(cache aside pattern設計模式)
3.5其他保障資料一致的方案與資料
可以用databus或者阿里的canal監聽binlog進行更新。
面試前必須要知道的Redis面試題
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