目录

1.缓存穿透（面试问题）

2.缓存击穿（面试问题）

 3 缓存雪崩（面试问题）

4.边路缓存

5.Redis脑裂

6.Redis 缓存淘汰策略/当内存不足时如何回收数据/保证Redis中数据不出现内存溢出情况（面试题）

6.1 Lru和lfu算法

6.2 何时淘汰数据 

6.3 每次删除多少

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下面所有问题都存在于当给Key设置有效时间的情况下，且在高并发访问下。

当时如果Redis中所有数据都是用于随着应用程序的运行，会导致内存不足问题。

1.缓存穿透（面试问题）

在实际开发中，添加缓存工具的目的，较少对数据库的访问次数，增加访问效率。

肯定会存在Redis中不存在的缓存数据。例如：访问id= -1的数据 。可能出现绕过redis依然频繁访问数据库的情况，称为缓存穿透，多出现在数据库查询为null时的情况不被缓存时。

解决办法：

如果查询出来为null的数据，把null数据依然放入到redis缓存中，同时设置这个key的有效时间比正常有效时间更短一些。

if(list==null){     // key value 有效时间 时间单位     redisTemplate.opsForValue().set(navKey,null,10, TimeUnit.MINUTES); }else{     redisTemplate.opsForValue().set(navKey,result,7,TimeUnit.DAYS); }

2.缓存击穿（面试问题）

        实际开发中，考虑redis所在服务器中内存压力，都会设置key的有效时间。一定会出现键值对过期的情况。如果正好key过期了，此时出现大量并发访问，这些访问都会去访问数据库，这种情况成为缓存击穿。

解决办法：

        永久数据（设置热点数据永远不过期）

        加锁。防止出现数据库的并发访问

2.1 ReentrantLock(重入锁)

JDK 对于并发访问处理的内容都放入了java.until.concurrent中

ReentrantLock性能和synchronized没有区别的，但是API使用起来更加方便。

@SpringBootTest
public class MyTest {

    @Test
    public void test(){
        new Thread(){
            @Override
            public void run() {
                test2("第一个线程111111");
            }
        }.start();

        new Thread(){
            @Override
            public void run() {
                test2("第二个线程222222");
            }
        }.start();

        try {
            Thread.sleep(20000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    public void test2(String who){
        lock.lock();
        if(lock.isLocked()) {
            System.out.println("开始执行:" + who);
            try {
                Thread.sleep(5000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("执行完:" + who);
            lock.unlock();
        }
    }
}

2.2 解决缓存击穿实例代码

只有在第一次访问时和key过期时才会访问数据库。对于性能来说没有过大影响，因为平时都是直接访问redis

private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
@Override
public Item selectByid(Integer id) {
    String key = "item:"+id;
    if(redisTemplate.hasKey(key)){
        return (Item) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
    lock.lock();
    if(lock.isLocked()) {
        Item item = itemDubboService.selectById(id);
        // 由于设置了有效时间，就可能出现缓存击穿问题
        redisTemplate.opsForValue().set(key, item, 7, TimeUnit.DAYS);
        lock.unlock();
        return item;
    }
    // 如果加锁失败，为了保护数据库，直接返回null
    return null;
}

 3 缓存雪崩（面试问题）

        在一段时间内容，出现大量缓存数据失效，这段时间内容数据库的访问频率骤增，这种情况称之为缓存雪崩，与缓存击穿不同的是，缓存击穿是指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同的数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

解决办法：

int seconds = random.nextInt(10000); redisTemplate.opsForValue().set(key, item, 100+ seconds, TimeUnit.SECONDS);

•         缓存数据的过期时间设置成随机，防止同一时间大量数据过期的现象产生。
•         如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中
•         设置热点数据永远不过期

4.边路缓存

cache aside pattern 边路缓存的问题。其实是一种指导思想，思想中包含：

1.查询的时候应该先查询缓存，如果缓存不存在，再查询数据库。

2.修改缓存数据时，应该先修改数据库，再修改缓存。

5.Redis脑裂

        Redis脑裂主要是指因为一些网络原因导致Redis Master和Redis Slave和Sentinel集群处于不同的网络分区。sentinel连接不上Master就会重新选择Master,此时就会出现两个不同的Master,好像大脑分裂成两个一样。

        Redis集群中不同的节点存储不同的数据，脑裂会导致大量数据丢失。

        解决Redis脑裂只需要在Redis配置文件中配置两个参数

min-slaves-to-write 3 //连接到master的最小slave数量 min-slaves-max-lag 10 //slave连接到master的最大延迟时间

6.Redis 缓存淘汰策略/当内存不足时如何回收数据/保证Redis中数据不出现内存溢出情况（面试题）

Redis中数据都放入到内存中。如果没有淘汰策略将会导致内存中数据越来越多，最终导致内存溢出。在Redis5内置了缓存淘汰策略。在配置文件中有如下配置

# maxmemory-policy noeviction 默认策略noevication # maxmemory <bytes> 缓存最大阈值 # volatile-lru -> 在设置过期key集中选择使用数最小的。 # allkeys-lru -> 在所有key中选择使用最小的。 # volatile-lfu -> 在设置过期时间key集中采用lfu算法。 # allkeys-lfu -> 在所有key中采用lfu算法。 # volatile-random -> 在设置过期key集中随机删除。 # allkeys-random -> 在所有key中随机删除。 # volatile-ttl -> 在设置了过期时间key中删除最早过期时间的。 # noeviction ->  不删除key，超过时报错。

 6.1 Lru和lfu算法

6.1.1 LRU 

LRU(least recently used) 最近最少使用，如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高。LRU算法实现简单，运行时性能也良好，被广泛的使用在缓存/内存淘汰中。

• 新插入的数据到链表的头部
• 每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部
• 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃

6.1.2 LFU 

        Least  Frequently Used(最近最不经常使用)如果一个数据在最近一段时间很少被访问到， 那么可以认为在将来它被访问的可能性也很小。因此，当空间满时，最小频率访问的数据最先被淘汰。

6.1.3 LRU 和LFU的区别

LRU淘汰时淘汰的是链表最尾部的数据。而LFU是一段时间内访问次数最少的

6.2 何时淘汰数据 

 1.消极方法（passive way）：在读取数据时先判断是否过期，如果过期删除他，例如：get、hget、hmget等

2.积极算法（active way）周期性判断是否有失效内容，如果有就删除。

3.主动删除：当超过阈值时会删除。

在Redis中每次新增数据都会判断是否超过阈值。如果超过了，就会按照淘汰策略删除一些key。

6.3 每次删除多少

淘汰数据量和新增数量进行判断。