Redis面试题（不定期更新）

为什么我们做分布式使用Redis？

Redis面试连环问，快看看你能走到哪一步！

Redis的高级面试题 分布式

关于分布式锁原理的学习和思考

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sXmucQcf-1599015178926)(https://i.loli.net/2020/02/21/5DmVsLYKJ9Gj821.png)]

Redis的优缺点

Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。

因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。

Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能。

比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。

另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。

持久化

使用 Redis 缓存数据时，为了提高缓存命中率，需要保证缓存数据都是热点数据。可以将内存最大使用量设置为热点数据占用的内存量，然后启用allkeys-lru淘汰策略，将最近最少使用的数据淘汰

Redis是基于内存的，如果不想办法将数据保存在硬盘上，一旦Redis重启(退出/故障)，内存的数据将会全部丢失。我们肯定不想Redis里头的数据由于某些故障全部丢失(导致所有请求都走MySQL)，即便发生了故障也希望可以将Redis原有的数据恢复过来，这就是持久化的作用。

Redis提供了两种不同的持久化方法来讲数据存储到硬盘里边：

• RDB(基于快照)，将某一时刻的所有数据保存到一个RDB文件中。
• AOF(append-only-file)，当Redis服务器执行写命令的时候，将执行的写命令保存到AOF文件中。

通过偏移量OFFSET判断有没有丢包

订阅

哨兵

为什么节点要是三个

应为选举机制要求要有50%的服务器同意才行。

数据库中有1000w的数据，而redis中只有50w数据，如何保证redis中10w数据都是热点数据？

限定 Redis 占用的内存，Redis 会根据自身数据淘汰策略，留下热数据到内存。所以，计算一下 50W 数据大约占用的内存，然后设置一下 Redis 内存限制即可，并将淘汰策略为volatile-lru或者allkeys-lru。

volatile-lru: 在设置了超时时间（expire ）的key中优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key。

面试前必须要知道的Redis面试题

服务雪崩+缓存雪崩+解决方案

如何避免缓存雪崩

Http请求绕过Redis缓存，直接大量访问数据库

• 事发前：实现Redis的高可用(主从架构+Sentinel 或者Redis Cluster)，尽量避免Redis挂掉这种情况发生。
• 事发中：万一Redis真的挂了，我们可以设置本地缓存(ehcache)+限流(hystrix)，尽量避免我们的数据库被干掉(起码能保证我们的服务还是能正常工作的)
• 事发后：redis持久化，重启后自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。
• 设置KEY随机过期或者永不过期

如何避免缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据。由于缓存不命中，并且出于容错考虑，如果从数据库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，失去了缓存的意义。

• 布隆过滤器
• 要是没有就给他存进去
• 由于请求的参数是不合法的(每次都请求不存在的参数)，于是我们可以使用布隆过滤器(BloomFilter)或者压缩filter提前拦截，不合法就不让这个请求到数据库层！
• 当我们从数据库找不到的时候，我们也将这个空对象设置到缓存里边去。下次再请求的时候，就可以从缓存里边获取了。
• 利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试。

如何避免缓存击穿

• 多KEY策略

这种情况我们一般会将空对象设置一个较短的过期时间。

聊聊Mysql索引和redis跳表—redis的有序集合zset数据结构底层采用了跳表原理 时间复杂度O(logn)(阿里)

没有磁盘的IO，只能KV保存，依赖Key。所以用来做缓存。

订单超时问题

订单支付涉及到超时的问题，可以在redis中创建一个临时订单，有15分钟的超时时间，如果超时之后未支付redis会发送expired的事件，如果用户在规定时间内支付了，则删除redis中该订单的id，当该订单id在redis中被删除的时候，可以监听redis系统事件del，从而修改数据库的订单。需要通过config进行文件配置。此时请注意redis是可以存放多个不同的数据库，可以通过下标来筛选。

CURD语句

字符串（动态数组）最常规的 set/get 操作，Value 可以是 String 也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。

• set k1 v1
• get k1 v1
• del k1
• mset k1 k2 v1 v2
• mget

哈希表 （字典也就是hashmap）这里 Value 存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。我在做单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息，以 CookieId 作为 Key，设置 30 分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似 Session 的效果。

• hset h1 name liming
• hmset h1 name xx age xx
• hget h1 name
• hgetall h1
• hdel h1 age

列表List（支持push和pop）（链表）使用 List 的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外，可以利用 lrange 命令，做基于 Redis 的分页功能，性能极佳，用户体验好。

• lpush L1 V1
• lrange L1 0 0
• lpush L1 v2 v3
• lrange L1 0 0
• lrange L1 0 2
• rpush L1 r1 r2 r3
• lrange L1 0 5
• lrange L1 0 -1（负数和Py里一样，查询最后一个）

Set集合（不能重复） 因为 Set 堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。我们的系统一般都是集群部署，使用 JVM 自带的 Set 比较麻烦。另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。

整数集合是set(集合)的底层数据结构之一。当一个set(集合)只包含整数值元素，并且元素的数量不多时，Redis就会采用整数集合(intset)作为set(集合)的底层实现。

• sadd S1 V1
• smembers S1查询
• sadd S1 V2

ZSet集合（人为排序）跳表Sorted Set 多了一个权重参数 Score，集合中的元素能够按 Score 进行排列。可以做排行榜应用，取 TOP N 操作。Sorted Set 可以用来做延时任务。

一、缘起
很多时候，业务有定时任务或者定时超时的需求，当任务量很大时，可能需要维护大量的timer，或者进行低效的扫描。

例如：58到家APP实时消息通道系统，对每个用户会维护一个APP到服务器的TCP连接，用来实时收发消息，对这个TCP连接，有这样一个需求：“如果连续30s没有请求包（例如登录，消息，keepalive包），服务端就要将这个用户的状态置为离线”。

其中，单机TCP同时在线量约在10w级别，keepalive请求包大概30s一次，吞吐量约在3000qps。

一般来说怎么实现这类需求呢？

“轮询扫描法”
1）用一个Map<uid, last_packet_time>来记录每一个uid最近一次请求时间last_packet_time
2）当某个用户uid有请求包来到，实时更新这个Map
3）启动一个timer，当Map中不为空时，轮询扫描这个Map，看每个uid的last_packet_time是否超过30s，如果超过则进行超时处理

“多timer触发法”
1）用一个Map<uid, last_packet_time>来记录每一个uid最近一次请求时间last_packet_time
2）当某个用户uid有请求包来到，实时更新这个Map，并同时对这个uid请求包启动一个timer，30s之后触发
3）每个uid请求包对应的timer触发后，看Map中，查看这个uid的last_packet_time是否超过30s，如果超过则进行超时处理

方案一：只启动一个timer，但需要轮询，效率较低
方案二：不需要轮询，但每个请求包要启动一个timer，比较耗资源

特别在同时在线量很大时，很容易CPU100%，如何高效维护和触发大量的定时/超时任务，是本文要讨论的问题。

10w定时任务，如何高效触发超时

Redis中是如何实现分布式锁的？

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• redis 简介
• 为什么要用 redis/为什么要用缓存
• 为什么要用 redis 而不用 map/guava 做缓存?
• redis 和 memcached 的区别
• redis 常见数据结构以及使用场景分析
• redis 设置过期时间
• redis 内存淘汰机制(MySQL里有2000w数据，Redis中只存20w的数据，如何保证Redis中的数据都是热点数据?)
• redis 持久化机制(怎么保证 redis 挂掉之后再重启数据可以进行恢复)
• redis 事务
• 缓存雪崩和缓存穿透问题解决方案
• 如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题
• 如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?

redis 简介

简单来说 redis 就是一个数据库，不过与传统数据库不同的是 redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向。另外，redis 也经常用来做分布式锁。redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外，redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。

为什么要用 redis/为什么要用缓存

主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题。

高性能：

假如用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢，因为是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据存在缓存中，这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后，同步改变缓存中相应的数据即可！

高并发：

直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。

为什么要用 redis 而不用 map/guava 做缓存?

下面的内容来自 segmentfault 一位网友的提问，地址：https://segmentfault.com/q/1010000009106416

缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例，使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存，最主要的特点是轻量以及快速，生命周期随着 jvm 的销毁而结束，并且在多实例的情况下，每个实例都需要各自保存一份缓存，缓存不具有一致性。

使用 redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存，在多实例的情况下，各实例共用一份缓存数据，缓存具有一致性。缺点是需要保持 redis 或 memcached服务的高可用，整个程序架构上较为复杂。

redis 的线程模型

参考地址:https://www.javazhiyin.com/22943.html

redis 内部使用文件事件处理器 file event handler，这个文件事件处理器是单线程的，所以 redis 才叫做单线程的模型。它采用 IO 多路复用机制同时监听多个 socket，根据 socket 上的事件来选择对应的事件处理器进行处理。

文件事件处理器的结构包含 4 个部分：

• 多个 socket
• IO 多路复用程序
• 文件事件分派器
• 事件处理器（连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）

多个 socket 可能会并发产生不同的操作，每个操作对应不同的文件事件，但是 IO 多路复用程序会监听多个 socket，会将 socket 产生的事件放入队列中排队，事件分派器每次从队列中取出一个事件，把该事件交给对应的事件处理器进行处理。

redis 和 memcached 的区别

对于 redis 和 memcached 我总结了下面四点。现在公司一般都是用 redis 来实现缓存，而且 redis 自身也越来越强大了！

1. redis支持更丰富的数据类型（支持更复杂的应用场景）：Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。memcache支持简单的数据类型，String。
2. Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用,而Memecache把数据全部存在内存之中。
3. 集群模式：memcached没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；但是 redis 目前是原生支持 cluster 模式的.
4. Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型；Redis使用单线程的多路 IO 复用模型。

来自网络上的一张图，这里分享给大家！

redis 常见数据结构以及使用场景分析

1.String

常用命令: set,get,decr,incr,mget 等。

String数据结构是简单的key-value类型，value其实不仅可以是String，也可以是数字。
常规key-value缓存应用；
常规计数：微博数，粉丝数等。

2.Hash

常用命令： hget,hset,hgetall 等。

hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象，后续操作的时候，你可以直接仅仅修改这个对象中的某个字段的值。 比如我们可以 hash 数据结构来存储用户信息，商品信息等等。比如下面我就用 hash 类型存放了我本人的一些信息：

key=JavaUser293847
value={
  “id”: 1,
  “name”: “SnailClimb”,
  “age”: 22,
  “location”: “Wuhan, Hubei”
}

3.List

常用命令: lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等

list 就是链表，Redis list 的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如微博的关注列表，粉丝列表，消息列表等功能都可以用Redis的 list 结构来实现。

Redis list 的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销。

另外可以通过 lrange 命令，就是从某个元素开始读取多少个元素，可以基于 list 实现分页查询，这个很棒的一个功能，基于 redis 实现简单的高性能分页，可以做类似微博那种下拉不断分页的东西（一页一页的往下走），性能高。

4.Set

常用命令：
sadd,spop,smembers,sunion 等

set 对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于 set 是可以自动排重的。

当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。可以基于 set 轻易实现交集、并集、差集的操作。

比如：在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。Redis可以非常方便的实现如共同关注、共同粉丝、共同喜好等功能。这个过程也就是求交集的过程，具体命令如下：

sinterstore key1 key2 key3     将交集存在key1内

5.Sorted Set

常用命令： zadd,zrange,zrem,zcard等

和set相比，sorted set增加了一个权重参数score，使得集合中的元素能够按score进行有序排列。

举例： 在直播系统中，实时排行信息包含直播间在线用户列表，各种礼物排行榜，弹幕消息（可以理解为按消息维度的消息排行榜）等信息，适合使用 Redis 中的 Sorted Set 结构进行存储。

redis 设置过期时间

Redis中有个设置时间过期的功能，即对存储在 redis 数据库中的值可以设置一个过期时间。作为一个缓存数据库，这是非常实用的。如我们一般项目中的 token 或者一些登录信息，尤其是短信验证码都是有时间限制的，按照传统的数据库处理方式，一般都是自己判断过期，这样无疑会严重影响项目性能。

我们 set key 的时候，都可以给一个 expire time，就是过期时间，通过过期时间我们可以指定这个 key 可以存活的时间。

如果假设你设置了一批 key 只能存活1个小时，那么接下来1小时后，redis是怎么对这批key进行删除的？

定期删除+惰性删除。

通过名字大概就能猜出这两个删除方式的意思了。

• 定期删除：redis默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，如果过期就删除。注意这里是随机抽取的。为什么要随机呢？你想一想假如 redis 存了几十万个 key ，每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的 key 的话，就会给 CPU 带来很大的负载！
• 惰性删除 ：定期删除可能会导致很多过期 key 到了时间并没有被删除掉。所以就有了惰性删除。假如你的过期 key，靠定期删除没有被删除掉，还停留在内存里，除非你的系统去查一下那个 key，才会被redis给删除掉。这就是所谓的惰性删除，也是够懒的哈！

但是仅仅通过设置过期时间还是有问题的。我们想一下：如果定期删除漏掉了很多过期 key，然后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？如果大量过期key堆积在内存里，导致redis内存块耗尽了。怎么解决这个问题呢？ redis 内存淘汰机制。

redis 内存淘汰机制(MySQL里有2000w数据，Redis中只存20w的数据，如何保证Redis中的数据都是热点数据?)

redis 配置文件 redis.conf 中有相关注释，我这里就不贴了，大家可以自行查阅或者通过这个网址查看： http://download.redis.io/redis-stable/redis.conf

redis 提供 6种数据淘汰策略：

1. volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
2. volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
3. volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
4. allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key（这个是最常用的）
5. allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
6. no-eviction：禁止驱逐数据，也就是说当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。这个应该没人使用吧！

4.0版本后增加以下两种：

7. volatile-lfu：从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最不经常使用的数据淘汰
8. allkeys-lfu：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最不经常使用的key

备注： 关于 redis 设置过期时间以及内存淘汰机制，我这里只是简单的总结一下，后面会专门写一篇文章来总结！

redis 持久化机制(怎么保证 redis 挂掉之后再重启数据可以进行恢复)

很多时候我们需要持久化数据也就是将内存中的数据写入到硬盘里面，大部分原因是为了之后重用数据（比如重启机器、机器故障之后恢复数据），或者是为了防止系统故障而将数据备份到一个远程位置。

Redis不同于Memcached的很重一点就是，Redis支持持久化，而且支持两种不同的持久化操作。Redis的一种持久化方式叫快照（snapshotting，RDB），另一种方式是只追加文件（append-only file,AOF）。这两种方法各有千秋，下面我会详细这两种持久化方法是什么，怎么用，如何选择适合自己的持久化方法。

快照（snapshotting）持久化（RDB）

Redis可以通过创建快照来获得存储在内存里面的数据在某个时间点上的副本。Redis创建快照之后，可以对快照进行备份，可以将快照复制到其他服务器从而创建具有相同数据的服务器副本（Redis主从结构，主要用来提高Redis性能），还可以将快照留在原地以便重启服务器的时候使用。

快照持久化是Redis默认采用的持久化方式，在redis.conf配置文件中默认有此下配置：

save 900 1           #在900秒(15分钟)之后，如果至少有1个key发生变化，Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。

save 300 10          #在300秒(5分钟)之后，如果至少有10个key发生变化，Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。

save 60 10000        #在60秒(1分钟)之后，如果至少有10000个key发生变化，Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。

AOF（append-only file）持久化

与快照持久化相比，AOF持久化 的实时性更好，因此已成为主流的持久化方案。默认情况下Redis没有开启AOF（append only file）方式的持久化，可以通过appendonly参数开启：

appendonly yes

开启AOF持久化后每执行一条会更改Redis中的数据的命令，Redis就会将该命令写入硬盘中的AOF文件。AOF文件的保存位置和RDB文件的位置相同，都是通过dir参数设置的，默认的文件名是appendonly.aof。

在Redis的配置文件中存在三种不同的 AOF 持久化方式，它们分别是：

appendfsync always    #每次有数据修改发生时都会写入AOF文件,这样会严重降低Redis的速度
appendfsync everysec  #每秒钟同步一次，显示地将多个写命令同步到硬盘
appendfsync no        #让操作系统决定何时进行同步

为了兼顾数据和写入性能，用户可以考虑 appendfsync everysec选项 ，让Redis每秒同步一次AOF文件，Redis性能几乎没受到任何影响。而且这样即使出现系统崩溃，用户最多只会丢失一秒之内产生的数据。当硬盘忙于执行写入操作的时候，Redis还会优雅的放慢自己的速度以便适应硬盘的最大写入速度。

Redis 4.0 对于持久化机制的优化

Redis 4.0 开始支持 RDB 和 AOF 的混合持久化（默认关闭，可以通过配置项 aof-use-rdb-preamble 开启）。

如果把混合持久化打开，AOF 重写的时候就直接把 RDB 的内容写到 AOF 文件开头。这样做的好处是可以结合 RDB 和 AOF 的优点, 快速加载同时避免丢失过多的数据。当然缺点也是有的， AOF 里面的 RDB 部分是压缩格式不再是 AOF 格式，可读性较差。

补充内容：AOF 重写

AOF重写可以产生一个新的AOF文件，这个新的AOF文件和原有的AOF文件所保存的数据库状态一样，但体积更小。

AOF重写是一个有歧义的名字，该功能是通过读取数据库中的键值对来实现的，程序无须对现有AOF文件进行任何读入、分析或者写入操作。

在执行 BGREWRITEAOF 命令时，Redis 服务器会维护一个 AOF 重写缓冲区，该缓冲区会在子进程创建新AOF文件期间，记录服务器执行的所有写命令。当子进程完成创建新AOF文件的工作之后，服务器会将重写缓冲区中的所有内容追加到新AOF文件的末尾，使得新旧两个AOF文件所保存的数据库状态一致。最后，服务器用新的AOF文件替换旧的AOF文件，以此来完成AOF文件重写操作

更多内容可以查看我的这篇文章：

• Redis持久化

redis 事务

Redis 通过 MULTI、EXEC、WATCH 等命令来实现事务(transaction)功能。事务提供了一种将多个命令请求打包，然后一次性、按顺序地执行多个命令的机制，并且在事务执行期间，服务器不会中断事务而改去执行其他客户端的命令请求，它会将事务中的所有命令都执行完毕，然后才去处理其他客户端的命令请求。

在传统的关系式数据库中，常常用 ACID 性质来检验事务功能的可靠性和安全性。在 Redis 中，事务总是具有原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）和隔离性（Isolation），并且当 Redis 运行在某种特定的持久化模式下时，事务也具有持久性（Durability）。

补充内容：

1. redis同一个事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚。（来自issue:关于Redis事务不是原子性问题 ）

缓存雪崩和缓存穿透问题解决方案

缓存雪崩

什么是缓存雪崩？

简介：缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

有哪些解决办法？

（中华石杉老师在他的视频中提到过，视频地址在最后一个问题中有提到）：

• 事前：尽量保证整个 redis 集群的高可用性，发现机器宕机尽快补上。选择合适的内存淘汰策略。
• 事中：本地ehcache缓存 + hystrix限流&降级，避免MySQL崩掉
• 事后：利用 redis 持久化机制保存的数据尽快恢复缓存

缓存穿透

什么是缓存穿透？

缓存穿透说简单点就是大量请求的 key 根本不存在于缓存中，导致请求直接到了数据库上，根本没有经过缓存这一层。举个例子：某个黑客故意制造我们缓存中不存在的 key 发起大量请求，导致大量请求落到数据库。下面用图片展示一下(这两张图片不是我画的，为了省事直接在网上找的，这里说明一下)：

正常缓存处理流程：

缓存穿透情况处理流程：

一般MySQL 默认的最大连接数在 150 左右，这个可以通过 show variables like '%max_connections%';命令来查看。最大连接数一个还只是一个指标，cpu，内存，磁盘，网络等无力条件都是其运行指标，这些指标都会限制其并发能力！所以，一般 3000 个并发请求就能打死大部分数据库了。

有哪些解决办法？

最基本的就是首先做好参数校验，一些不合法的参数请求直接抛出异常信息返回给客户端。比如查询的数据库 id 不能小于 0、传入的邮箱格式不对的时候直接返回错误消息给客户端等等。

1）缓存无效 key : 如果缓存和数据库都查不到某个 key 的数据就写一个到 redis 中去并设置过期时间，具体命令如下：SET key value EX 10086。这种方式可以解决请求的 key 变化不频繁的情况，如果黑客恶意攻击，每次构建不同的请求key，会导致 redis 中缓存大量无效的 key 。很明显，这种方案并不能从根本上解决此问题。如果非要用这种方式来解决穿透问题的话，尽量将无效的 key 的过期时间设置短一点比如 1 分钟。

另外，这里多说一嘴，一般情况下我们是这样设计 key 的： 表名:列名:主键名:主键值。

如果用 Java 代码展示的话，差不多是下面这样的：

public Object getObjectInclNullById(Integer id) {
    // 从缓存中获取数据
    Object cacheValue = cache.get(id);
    // 缓存为空
    if (cacheValue == null) {
        // 从数据库中获取
        Object storageValue = storage.get(key);
        // 缓存空对象
        cache.set(key, storageValue);
        // 如果存储数据为空，需要设置一个过期时间(300秒)
        if (storageValue == null) {
            // 必须设置过期时间，否则有被攻击的风险
            cache.expire(key, 60 * 5);
        }
        return storageValue;
    }
    return cacheValue;
}

**2）布隆过滤器：**布隆过滤器是一个非常神奇的数据结构，通过它我们可以非常方便地判断一个给定数据是否存在与海量数据中。我们需要的就是判断 key 是否合法，有没有感觉布隆过滤器就是我们想要找的那个“人”。具体是这样做的：把所有可能存在的请求的值都存放在布隆过滤器中，当用户请求过来，我会先判断用户发来的请求的值是否存在于布隆过滤器中。不存在的话，直接返回请求参数错误信息给客户端，存在的话才会走下面的流程。总结一下就是下面这张图(这张图片不是我画的，为了省事直接在网上找的)：

更多关于布隆过滤器的内容可以看我的这篇原创：《不了解布隆过滤器？一文给你整的明明白白！》 ，强烈推荐，个人感觉网上应该找不到总结的这么明明白白的文章了。

如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题

所谓 Redis 的并发竞争 Key 的问题也就是多个系统同时对一个 key 进行操作，但是最后执行的顺序和我们期望的顺序不同，这样也就导致了结果的不同！

推荐一种方案：分布式锁（zookeeper 和 redis 都可以实现分布式锁）。（如果不存在 Redis 的并发竞争 Key 问题，不要使用分布式锁，这样会影响性能）

基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。大致思想为：每个客户端对某个方法加锁时，在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。 当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。完成业务流程后，删除对应的子节点释放锁。

在实践中，当然是从以可靠性为主。所以首推Zookeeper。

参考：

• https://www.jianshu.com/p/8bddd381de06

如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?

一般情况下我们都是这样使用缓存的：先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。这种方式很明显会存在缓存和数据库的数据不一致的情况。

你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？

一般来说，就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，最好不要做这个方案，读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致的情况

串行化之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。

更多内容可以查看：https://github.com/doocs/advanced-java/blob/master/docs/high-concurrency/redis-consistence.md

参考： Java工程师面试突击第1季（可能是史上最好的Java面试突击课程）-中华石杉老师！公众号后台回复关键字“1”即可获取该视频内容。

参考

• 《Redis开发与运维》
• Redis 命令总结：http://redisdoc.com/string/set.html

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如何保证缓存一致性

下面的几种方案中，都要设置缓存过期时间。以避免一旦出现脏数据后产生无法保证最终一致性。

先删除缓存，然后再更新数据库

明显是错误的。两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。

但是这种方法是在是简单到让人喜欢，所以，有人将其利用队列完全改造了成了串形模式，当出现更新请求时，先扔进队列，然后异步依次执行即可。

Cache Aside Pattern

先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。

一个是读操作，但是没有命中缓存，然后就到数据库中取数据，此时来了一个写操作，写完数据库后，让缓存失效，然后，之前的那个读操作再把老的数据放进去，所以，会造成脏数据。但是实际上出现的概率可能非常低，因为这个条件需要发生在读缓存时缓存失效，而且并发着有一个写操作。而实际上数据库的写操作会比读操作慢得多，而且还要锁表，而读操作必需在写操作前进入数据库操作，而又要晚于写操作更新缓存，所有的这些条件都具备的概率基本并不大。