redis常见面试汇总

Redis 适合的场景

Redis 不适合的场景

3、Redis 有哪些常见的功能？

什么是缓存穿透？怎么解决？

什么是缓存雪崩？该如何解决？

参考文献：

Redis 适合的场景

缓存：减轻 MySQL 的查询压力，提升系统性能；
排行榜：利用 Redis 的 SortSet（有序集合）实现；
计算器/限速器：利用 Redis 中原子性的自增操作，我们可以统计类似用户点赞数、用户访问数等。这类操作如果用 MySQL，频繁的读写会带来相当大的压力；限速器比较典型的使用场景是限制某个用户访问某个 API 的频率，常用的有抢购时，防止用户疯狂点击带来不必要的压力；
好友关系：利用集合的一些命令，比如求交集、并集、差集等。可以方便解决一些共同好友、共同爱好之类的功能；
消息队列：除了 Redis 自身的发布/订阅模式，我们也可以利用 List 来实现一个队列机制，比如：到货通知、邮件发送之类的需求，不需要高可靠，但是会带来非常大的 DB 压力，完全可以用 List 来完成异步解耦；
Session 共享：Session 是保存在服务器的文件中，如果是集群服务，同一个用户过来可能落在不同机器上，这就会导致用户频繁登陆；采用 Redis 保存 Session 后，无论用户落在那台机器上都能够获取到对应的 Session 信息。。

数据量太大、数据访问频率非常低的业务都不适合使用 Redis，数据太大会增加成本，访问频率太低，保存在内存中纯属浪费资源。

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：缓存空对象：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。

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。

缓存空对象带来的问题：

空值做了缓存，意味着缓存中存了更多的键，需要更多的内存空间，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。
缓存和存储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，如果此时存储添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存和存储数据的不一致，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。

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。

加锁排队：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个 key 只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待；
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；
做二级缓存，或者双缓存策略：Cache1 为原始缓存，Cache2 为拷贝缓存，Cache1 失效时，可以访问 Cache2，Cache1 缓存失效时间设置为短期，Cache2 设置为长期。
在缓存的时候给过期时间加上一个随机值，这样就会大幅度的减少缓存在同一时间过期。