面試前必知Redis面試題—快取雪崩+穿透+快取與資料庫雙寫一致問題

摘要： 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？ 一、快取雪崩 1.1什麼是快取雪崩？ 回顧一下我們為什麼要用快取(Redis)： ...

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？

一、快取雪崩

1.1什麼是快取雪崩？

回顧一下我們為什麼要用快取(Redis)：

<figcaption style="margin: 10px 0px 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important; line-height: inherit; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153); font-size: 0.7em;">為什麼要快取</figcaption>

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 。

<figcaption style="margin: 10px 0px 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important; line-height: inherit; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153); font-size: 0.7em;">如果快取掛掉了，全部請求跑去資料庫了</figcaption>

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：

• 解決方法：在快取的時候給過期時間加上一個 隨機值 ，這樣就會大幅度的 減少快取在同一時間過期 。

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：

• 事發前：實現Redis的 高可用 (主從架構+Sentinel 或者Redis Cluster)，儘量避免Redis掛掉這種情況發生。

• 事發中：萬一Redis真的掛了，我們可以設定 本地快取(ehcache)+限流(hystrix) ，儘量避免我們的資料庫被幹掉(起碼能保證我們的服務還是能正常工作的)

• 事發後：redis持久化，重啟後自動從磁碟上載入資料， 快速恢復快取資料 。

二、快取穿透

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 )：

<figcaption style="margin: 10px 0px 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important; line-height: inherit; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153); font-size: 0.7em;">隨便找了一張資料庫表</figcaption>

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。

快取穿透是指查詢一個一定 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。

<figcaption style="margin: 10px 0px 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important; line-height: inherit; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153); font-size: 0.7em;">快取穿透</figcaption>

這就是快取穿透：

• 請求的資料在快取大量不命中，導致請求走資料庫。

快取穿透如果發生了，也可能把我們的資料庫 搞垮 ，導致整個服務癱瘓！

2.1如何解決快取穿透？

解決快取穿透也有兩種方案：

• 由於請求的引數是不合法的(每次都請求不存在的引數)，於是我們可以使用布隆過濾器(BloomFilter)或者壓縮filter 提前攔截 ，不合法就不讓這個請求到資料庫層！

• 當我們從資料庫找不到的時候，我們也將這個 空物件設定到快取裡邊去 。下次再請求的時候，就可以從快取裡邊獲取了。

• 這種情況我們一般會將空物件設定一個 較短的過期時間 。

三、快取與資料庫雙寫一致

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。

一般我們對 讀操作 的時候有這麼一個 固定的套路 ：

• 如果我們的資料在快取裡邊有，那麼就直接取快取的。

• 如果快取裡沒有我們想要的資料，我們會先去查詢資料庫，然後 將資料庫查出來的資料寫到快取中 。

• 最後將資料返回給請求

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。

• 這裡不一致指的是： 資料庫的資料跟快取的資料不一致

padding: 0px; max-width: 100%; 
box-sizing: border-box !important;
 word-wrap: break-word !important; l
ine-height: inherit; 
text-align: center; 
color: rgb(153, 153, 153); 
font-size: 0.7em;">資料庫和快取的資料不一致</figcaption>

從理論上說，只要我們設定了 鍵的過期時間 ，我們就能保證快取和資料庫的資料 最終是一致 的。因為只要快取資料過期了，就會被刪除。隨後讀的時候，因為快取裡沒有，就可以查資料庫的資料，然後將資料庫查出來的資料寫入到快取中。

除了設定過期時間，我們還需要做更多的措施來 儘量避免 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：

• 先操作資料庫，再操作快取

• 先操作快取，再操作資料庫

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，這會演變成一個 分散式事務 的問題。

所以， 如果原子性被破壞了 ，可能會有以下的情況：

• 操作資料庫成功了，操作快取失敗了。

• 操作快取成功了，操作資料庫失敗了。

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。

下面我們具體來分析一下吧。

3.3.1操作快取

操作快取也有兩種方案：

• 更新快取

• 刪除快取

一般我們都是採取 刪除快取 快取策略的，原因如下：

1. 高併發環境下，無論是先操作資料庫還是後操作資料庫而言，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)

2. 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：

• 先操作資料庫，成功；

• 再刪除快取，也成功；

如果原子性被破壞了：

• 第一步成功(操作資料庫)，第二步失敗(刪除快取)，會導致 資料庫裡是新資料，而快取裡是舊資料 。

• 如果第一步(操作資料庫)就失敗了，我們可以直接返回錯誤(Exception)，不會出現資料不一致。

如果在高併發的場景下，出現數據庫與快取資料不一致的 概率特別低 ，也不是沒有：

• 快取剛好失效

• 執行緒A查詢資料庫，得一箇舊值

• 執行緒B將新值寫入資料庫

• 執行緒B刪除快取

• 執行緒A將查到的舊值寫入快取

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，而且併發著有一個寫操作。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

<figcaption style="margin: 10px 0px 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important; line-height: inherit; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153); font-size: 0.7em;">先修改資料庫，再刪除快取</figcaption>

刪除快取失敗的解決思路：

• 將需要刪除的key傳送到訊息佇列中

• 自己消費訊息，獲得需要刪除的key

• 不斷重試刪除操作，直到成功

3.3.3先刪除快取，再更新資料庫

正常情況是這樣的：

• 先刪除快取，成功；

• 再更新資料庫，也成功；

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：

• 執行緒A刪除了快取

• 執行緒B查詢，發現快取已不存在

• 執行緒B去資料庫查詢得到舊值

• 執行緒B將舊值寫入快取

• 執行緒A將新值寫入資料庫

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 。

<figcaption style="margin: 10px 0px 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important; line-height: inherit; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153); font-size: 0.7em;">將操作積壓到佇列中</figcaption>

3.4對比兩種策略

我們可以發現，兩種策略各自有優缺點：

• 先刪除快取，再更新資料庫

• 在高併發下表現不如意，在原子性被破壞時表現優異

• 先更新資料庫，再刪除快取( Cache Aside Pattern 設計模式)

• 在高併發下表現優異，在原子性被破壞時表現不如意#總結

總結【精華】

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