关于 Redis 的几个经典问题最近几年 Redis一直都是面试的热点话题，在面试的过程中相信大家都会被问到缓存与数据库一致性问题、缓存击穿、缓存雪崩以及缓存并发等问题 。那么在文章的最后部分我们就一起来了解一下这几个问题 。
缓存与数据库一致性问题
对于既有数据库操作又有缓存操作的接口，一般分为两种执行顺序 。
- 先操作数据库，再操作缓存 。这种情况下如果数据库操作成功，缓存操作失败就会导致缓存和数据库不一致 。
- 第二种情况就是先操作缓存再操作数据库，这种情况下如果缓存操作成功，数据库操作失败也会导致数据库和缓存不一致 。
缓存击穿问题
缓存击穿表示恶意用户频繁的模拟请求缓存中不存在的数据，以致这些请求短时间内直接落在了数据上，导致数据库性能急剧下降，最终影响服务整体的性能 。这个在实际项目很容易遇到，如抢购活动、秒杀活动的接口API被大量的恶意用户刷，导致短时间内数据库宕机 。对于缓存击穿的问题，有以下几种解决方案，这里只做简要说明 。
- 使用互斥锁排队 。当从缓存中获取数据失败时，给当前接口加上锁，从数据库中加载完数据并写入后再释放锁 。若其它线程获取锁失败，则等待一段时间后重试 。
- 使用布隆过滤器 。将所有可能存在的数据缓存放到布隆过滤器中，当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB 挂掉 。
在短时间内有大量缓存失效，如果这期间有大量的请求发生同样也有可能导致数据库发生宕机 。在
Redis 机群的数据分布算法上如果使用的是传统的 hash 取模算法，在增加或者移除 Redis
节点的时候就会出现大量的缓存临时失效的情形 。
- 像解决缓存穿透一样加锁排队 。
- 建立备份缓存，缓存 A 和缓存 B，A 设置超时时间，B 不设值超时时间，先从 A
读缓存，A 没有读 B，并且更新 A 缓存和 B 缓存 。 - 计算数据缓存节点的时候采用一致性 hash
算法，这样在节点数量发生改变时不会存在大量的缓存数据需要迁移的情况发生 。
这里的并发指的是多个 Redis 的客户端同时 set值引起的并发问题 。比较有效的解决方案就是把 set
操作放在队列中使其串行化，必须得一个一个执行 。
【这应该是最全的Redis解析了】
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