Java岗大厂面试百日冲刺【Day44】—— Redis3

转载自: Java岗大厂面试百日冲刺【Day44】—— Redis3

本文已获得原作者 _陈哈哈 授权并经过重新整理规划后发布。

本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。

面试题1:怎么解决缓存穿透问题的

缓存穿透:指缓存和数据库中都没有的数据,导致所有的请求都打到数据库上,然后数据库还查不到(如null),没法写缓存,造成数据库短时间线程数被打满而导致其他服务阻塞,最终导致线上服务不可用。此时缓存就好像被穿透了一样,起不到任何作用。

当然,使用缓存难免会有穿透的发生。

  1. 缓存容量有限,不可能去缓存所有数据,查询到未被缓存的数据就会发生穿透是正常情况。
  2. 互联网业务的数据访问模型一般是遵循二八原则的,即 20% 的数据为热点数据,80% 的数据是非热点不被常访问的数据。既然缓存容量有限,且20%的数据为热点数据,那我们可以利用有限的容量去缓存那 20% 的数据来保护我们的系统,至于80%非热点不常用的数据发生穿透就穿透了,数据库吃得住。

其实,只有大量穿透请求超过了我们后端系统的承受范围,比如恶意的穿透攻击,这样的穿透才有可能把我们的系统给干崩。

那我们怎样来解决这种缓存穿透问题呢?

1. 接口参数校验:

防君子不防小人。在参数校验层加上参数合法性校验,如查询订单ID为20位随机值,正则核对一下ID长度是否规范,不规范的直接过滤掉。

2. 设置空值:

当访问缓存和DB都没有查询到值时,该key我们当做是恶意参数来看,可以将该key的空值写进缓存,设置较短的过期时间

但是如果有大量的获取并不存在数据的穿透请求的话如恶意攻击,则会浪费缓存空间,如果这种null值过量的话,还会淘汰掉本身缓存存在的数据,这就会使我们的缓存命中率下降

因此在使用设置空值方案时,我们要做好监控,预防缓存空间被过多null值占领造成的缓存空间浪费,如果这种数据量太大,就不再建议使用,那就使用另一种方案,即布隆过滤器

3. 布隆过滤器:

布隆过滤器在查询缓存之前起到初步过滤作用,布隆过滤器存储所有可能访问的 key,将不存在的 key 直接过滤,存在的 key 再进一步查询缓存和数据库。

布隆过滤器的特点是判断不存在的,则一定不存在;判断存在的,大概率存在,但也有小概率不存在。并且这个概率是可控的,根据具体需求,我们可以让这个概率小幅降低或变高。

InterviewForJavaByThreeQuestionsADay44-01.jpg

布隆过滤器由一个 bitSet 和 一组 Hash 函数(算法)组成,是一种空间效率极高的概率型算法和数据结构,通过二进制来进行数据存储。在初始化时,bitSet 的每一位被初始化为0。

  • 当数据加入布隆过滤器集合时,流程如下:

InterviewForJavaByThreeQuestionsADay44-02.jpg

  1. 经过K个哈希函数计算该数据,返回K个计算出的hash值
  2. 这些K个hash值映射到对应的K个二进制的数组下标
  3. 将K个下标对应的二进制数据改为1。

  4. 布隆过滤器查询一个key是否在集合中,流程如下:

  5. 经过K个哈希函数计算该数据,对应计算出的K个hash值

  6. 经过hash值找到对应的二进制的数组下标
  7. 如果存在其中一处位置的二进制数据是0,那么该数据不存在。若是都是1,该数据存在集合中(但由于存在Hash碰撞,判断数据存在时可能存在误判)。

布隆过滤器的优缺点

优势

  • 因为存储的是二进制数据,因此占用的空间很小;
  • 它的插入和查询速度是很是快的,时间复杂度是O(K),能够联想一下HashMap的过程;
  • 保密性很好,由于自己不存储任何原始数据,只有二进制数据

缺点

1、存在误判

添加数据是经过计算数据的hash值,hash是存在碰撞的,也就是说,存在两个不一样的数据计算获得相同的hash值。

InterviewForJavaByThreeQuestionsADay44-03.jpg

例如图中的你好和hello,假如最终算出hash值相同,那么他们会将同一个下标的二进制数据改成1。因此也无法确定key为你好和hello是否存在。

2、删除困难

如上,你好和hello的hash值相同,对应的数组下标也是同样的。如果想删除你好,即将坐标值改为0,可能会影响到其他key,比如是否会连hello都一块儿删了之类的。

面试题2:说一下缓存击穿吧,你们是怎么解决的?

缓存击穿:指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是热点数据缓存时间到期),这时由于并发用户特别多,同时读缓存没读到数据,又同时去数据库去查,引起数据库压力瞬间增大,线上系统卡住。

解决方案:

1、加互斥锁(mutex key)。在并发的多个请求中,只有第一个请求线程能拿到锁并执行数据库查询操作,其他的线程拿不到锁就阻塞等着,等到第一个线程将数据写入缓存后,直接走缓存。

互斥锁

  • 缓存击穿后,多个线程会同时去查询数据库的这条数据,那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个互斥锁来锁住它。
  • 其他的线程走到这一步拿不到锁就等着,等第一个线程查询到了数据,然后做缓存。后面的线程进来发现已经有缓存了,就直接走缓存。
    static Lock reenLock = new ReentrantLock();
    public List<String> getData04() throws InterruptedException {
        List<String> result = new ArrayList<String>();
        // 从缓存读取数据
        result = getDataFromCache();
        if (result.isEmpty()) {
            if (reenLock.tryLock()) {
                try {
                    System.out.println("拿到锁了,从DB获取数据库后写入缓存");
                    // 从数据库查询数据
                    result = getDataFromDB();
                    // 将查询到的数据写入缓存
                    setDataToCache(result);
                } finally {
                    reenLock.unlock();// 释放锁
                }

            } else {
                result = getDataFromCache();// 先查一下缓存
                if (result.isEmpty()) {
                    System.out.println("我没拿到锁,缓存也没数据,先小憩一下");
                    Thread.sleep(100);// 小憩一会儿
                    return getData04();// 重试
                }
            }
        }
        return result;
    }

2、热点数据不过期。根据实际业务情况,在Redis中维护一个热点数据表,批量设为永不过期(如top1000),并定时更新top1000数据

这种方式适用于比较极端的场景,例如流量特别特别大的场景,使用时需要考虑业务能接受数据不一致的时间,还有就是异常情况的处理,不要到时候缓存刷新不上,一直是脏数据,那就凉了。

面试题3:那缓存雪崩说说你们是怎么解决的

缓存雪崩:大量的热点 key 设置了相同的过期时间,导在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时数据库请求量大、压力骤增,引起雪崩,甚至导致数据库被打挂。缓存雪崩其实有点像升级版的缓存击穿,缓存击穿是一个热点 key,缓存雪崩是一组热点 key。

解决方案:

1、过期时间打散:既然是大量缓存集中失效,那最容易想到就是让他们不集中生效。可以给缓存的过期时间时加上一个随机值时间,使得每个 key 的过期时间分布开来,不会集中在同一时刻失效。

2、热点数据不过期缓存永不过期,异步更新缓存数据。随不会出现雪崩效应,却无法保证数据的一致性。

3、加互斥锁:jvm锁机制、分布式锁机制都可以。该方式和缓存击穿一样,按 key 维度加锁,对于同一个 key,只允许一个线程去计算,其他线程原地阻塞等待第一个线程的计算结果,然后直接走缓存即可。

成都查诺科技有限公司 Copyright © 2022 all right reserved,powered by Gitbook该文件修订时间: 2022-07-27 15:49:13

results matching ""

    No results matching ""