一、数据一致性

1.缓存使用场景

针对读多写少的高并发场景，我们可以使用缓存来提升查询速度。

使用Redis作为缓存的流程

1. 如果数据在Redis中存在，客户端可以直接从Redis中拿到数据，不用直接访问数据库。

   
   
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2. 客户端新增数据，只保存到数据库中，如果Redis中没有，先到数据库查询然后写入到缓存，再返回给客户端

   
   
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2.一致性问题

因为数据一定是以数据库为准的，如果Redis中没有数据，就不存在这个问题。当Redis和数据库都有同一条记录，而这条记录发生变化的时候，就可能出现一致性问题。

当缓存的数据发生变化（修改、删除）时，我们纪要操作数据库中的数据也要操作Redis缓存的数据，才能保证缓存和数据库的数据一致。所以问题出现了：

1. Redis中的旧数据删除还是更新？
2. 先操作Redis再操作数据库
3. 先操作数据库再操作Redis

（1）删除/更新

当存储的数据发生变化，Redis的数据也要更新的时候，我们有两种方案，一直是直接更新Redis数据，调用set；还有一种时直接删除Redis中的数据，客户端下次查询的时候重新写入。

首先需要考虑，更新缓存前是否要经过其他的各种操作，最后才能得到最新的数据，而不是从数据库直接拿到的值？基于这种复杂场景的考量，建议还是直接删除缓存，这种方案更加简单，而且避免了数据库的数据和缓存不一致的情况。

（2）先数据库后缓存

正常情况
更新数据库：成功
更新缓存：成功

异常情况

1. 更新数据库失败，抛出异常，缓存不更新，不会出现数据不一致的额情况
2. 更新数据库成功，删除缓存失败。数据库是新数据，缓存是旧数据，发生了不一致情况。

（3）先缓存后数据库

正常情况
更新缓存：成功
更新数据库：成功

异常情况

• 删除缓存，程序捕获异常，不会走到下一步，不会出现数据不一致的情况
• 删除缓存成功，更新数据库失败。因为以数据库的数据为准，所以不存在数据不一致的情况。
  但是当并发情况下：

  • 线程A需要更新数据，首先删除了缓存

  • 线程B需要查询数据，发现缓存不存在，到数据库查询旧数据，然后写入Redis返回

  • 线程A更新数据库
    这时候，缓存中是旧数据，数据库中是新数据，造成了数据不一致

    
    
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    最终方案
    双删，先删除Redis，再更新数据库，再删除Redis。

二、高并发问题

再Redis存储的所有数据中，有一部分是被频繁访问的。有两种情况可能导致热点问题。一是用户集中访问的数据，比如抢购商品，热点新闻等。还有一个是再数据进行分片的情况下，负载不均衡，超过了单个服务的承受能力。热点问题的出现可能会引起服务的不可用，最终造成数据库压力过大。

1.热点数据发现

首先Redis中有缓存淘汰机制，能够留下一些热点的Key，不管是LRU还是LFU

除了自动的缓存淘汰机制，如何找出访问频率高的key？

（1）客户端

在客户端，我们可以统计热点数据的访问频率。比如再所有调用get、set方法的地方加上key 的计数。
会导致的问题：

1. 对客户端的代码造成入侵
2. 不知道要存多少个key，可能会出现内存泄漏的问题OOM
3. 只能统计当前客户端热点key

（2）代理层

可以使用Spring的AOP动态代理，来完成上面客户端的操作。但是如果项目中没有用到支持代理相关功能的框架呢？

（3）服务层

Redis中有一个monitor命令，可以监控所有Redis执行的命令

在这里插入图片描述

Jedis中也封装了相关API

jedis.monitor(new JedisMonitor(){
    @Override
    public void onCommand(String command){
        System.out.println("#monitor:"+command);
    }
})

（4）机器层面

通过TCP协议进行抓包，也有一些开源的方案供使用。

2.缓存雪崩

（1）什么是缓存雪崩？

当Redis大量热点数据同时过期，此时请求量又特别大，就会导致所有请求打到数据库中。

（2）解决方案

1. 查询写入Redis时，相同的查询操作只允许一条请求访问到数据库，其他的等待，并访问Redis。
2. 缓存定时预先更新，避免同时失效
3. 通过加随机数，使key再不同的事件过期（梯度过期）
4. 热点缓存不设置过期时间

3. 缓存穿透

当请求访问不存在的数据，会直接跳过Redis访问数据库，此时数据库中也不存在。

解决方案：1. 缓存空数据。2.缓存自定义特殊字符串
当这个请求再次进入系统时，会访问到自定义的特殊字符串，这时候系统就知道访问的是不存在的数据，直接返回静态资源404给客户端。

如果有恶意请求，发送大量不重复请求到服务端，虽然我们已经要写入自定义特殊字符到Redis，但由于它每次请求的key都是不同的，还是会给数据库造成很大的压力，占用数据库资源。

（1）经典面试题

如何在海量数据中，快速判断一个key是否存在？

首先我们想到的是先放入客户端缓存，避免请求服务端数据库及Redis。那么我们的基本数据结构能支撑这么大数据量吗，会发生OOM，内存溢出。

最节省空间的数据结构—位图。位图是一个有序数组，只有两个值，0和1。0代表不存在，1代表存在。

在这里插入图片描述

如何使用位图来做这个需求呢？

1. 可以先将key做hash，再取模，获取到一个索引下标，将位图中对应的下标元素变成1
2. 如果这样做，哈希碰撞的几率相当大，比如多个key哈希取模后下标一致，那么这些key是否真正存在呢？
3. 可以将存在的key多个哈希函数运算取模放入位图中，比如key=java，第一次取模放在index=1，第二次取模放在index=5，第三次取模放在index=23，当这三个index对应的元素都为1时，我才大概率确认这个key确实是存在的。
4. 当一个key经过三次哈希函数的运算后，生成的三个index中只要有一个index对应元素为0，那这个key必不存在
5. 当一个key经过三次哈希函数运算后，生成的三个index对应元素都为1，那这个key大概率存在（不是百分百存在）

布隆过滤器
谷歌的Guava中提供了一个现成布隆过滤器，实现原理大致如上所述。可以直接拿来使用。

使用在访问Redis之前：

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