面试-redis-缓存

miku

Redis

缓存

缓存穿透：在服务端请求一个数据库没有数据值，如果没有命中redis里面的缓存会直接请求数据库，如果大量这种没有的请求就会导致数据库宕机。

解决方案：

1.将不存在的数据库所有请求都设为null值。缺点：消耗大量内存，可能发生不一致问题。

2.使用布隆过滤器。缺点：实现复杂，存在误判。

缓存击穿：设置了key的过期时间在过期的时候遭受大量并发请求会给数据库压垮。

解决方案：

1.互斥锁，保证数据强一致性性能差。

2.逻辑过期，高可用性能优不能保证数据绝对一致。

缓存雪崩：同一时段有大量的缓存key请求同时失效或者redis宕机，导致大量请求到达数据库。

解决方案：

1.给不同的key的TTL添加随机值。

2.利用redis集群提高服务。3.给缓存业务添加降级限流业务。4.添加多级缓存。

Redis数据删除策略

惰性删除：设置该key的过期时间，等需要使用该key再去检查是否过期，过期删除反之使用。

优点：对CPU友好。缺点：如果没有使用该key则一直会存在内存中并且永远不会释放。

定期删除：每隔一段时间就会对key进行检查，删除里面的过期key。

定期删除两种的模式：

1.SLOW模式是定时任务，执行频率默认为10hz，每次不超过25ms，以通过修改配置文件redis.conf的hz 选项来调
整这个次数。

2.FAST模式执行频率不固定，但两次间隔不低于2ms，每次耗时不超过1ms。

优点：可以通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 的影响。另外定期删除，也能有效释放过期键
占用的内存。

缺点：难以确定执行的时长和频率

数据淘汰策略：

1.Redis提供了8种不同的数据淘汰策略，默认是noeviction不删除任何数据，内存不足直接报错。

2.LRU:最少最近使用。用当前时间减去最后一次访问时间，这个值越大则淘汰优先级越高。

3.LFU:最少频率使用。会统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高。

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