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Redis面试题汇总，mysql索引优化面试题常问

2022-04-22 14:48:00 【InfoQ】

[](()slave宕机

相对简单，slave启动后会自动同步数据，增量同步。

[](()master宕机

手动恢复

在从数据库中执行SLAVEOFNO ONE命令，断开主从关系并且将从库提升为主库继续服务；

将主库重新启动后，执行SLAVEOF命令，将其设置为其他库的从库，这时数据就能更新回来

哨兵功能自动恢复

通过sentinel模式启动redis后，自动监控master/slave的运行状态, 已经被集成在redis2.4+的版本中如果Master异常，则会进行Master-Slave切换，将其中一个Slave作为Master，将之前的Master作为Slave

基本原理是

：心跳机制+投票裁决

[](()6.缓存问题

[](()缓存穿透

缓存穿透是指查询一个

一定不存在

的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。

解决办法

对所有可能查询的参数以hash形式存储，在
控制层先进行校验
，不符合则丢弃。还有最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

也可以采用一个更为简单粗暴的方法，如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。

[](()缓存雪崩

如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。

解决办法

在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存

不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀. 比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件

做二级缓存，或者双缓存策略。A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期。

[](()缓存击穿

缓存被“击穿”的问题，这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存，前者则是很多key。

[](()缓存预热

缓存预热就是系统上线后，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！

缓存预热解决方案

：

直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下；

数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；

定时刷新缓存；

[](()缓存更新

我们知道通过expire来设置key 的过期时间,那么对过期的数据怎么处理呢?除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis默认的有6中策略可供选择），我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种：

定时去清理过期的缓存；

当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。

两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂！具体用哪种方案，大家可以根据自己的应用场景来权衡。

[](()缓存降级

当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。

降级的最终目的

Java开源项目【ali1024.coding.net/public/P7/Java/git】

*是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。

在进行降级之前要对系统进行梳理，看看系统是不是可以丢卒保帅；从而梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级；比如可以参考日志级别设置预案：

一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；

警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；

错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；

严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。

[](()缓存热点key

使用缓存 + 过期时间的策略既可以加速数据读写，又保证数据的定期更新，这种模式基本能够满足绝大部分需求。但是有两个问题如果同时出现，可能就会对应用造成致命的危害：

当前 key 是一个热点 key( 可能对应应用的热卖商品、热点新闻、热点评论等），并发量非常大。

重建缓存不能在短时间完成，可能是一个复杂计算，例如复杂的 SQL、多次 IO、多个依赖等。

在缓存失效的瞬间，有大量线程来重建缓存,造成后端负载加大，甚至可能会让应用崩溃。

热点 key 失效后大量线程重建缓存

要解决这个问题也不是很复杂，但是不能为了解决这个问题给系统带来更多的麻烦，所以需要制定如下目标：

减少重建缓存的次数

数据尽可能一致

较少的潜在危险

1）互斥锁 (mutex key)

此方法只允许一个线程重建缓存，其他线程等待重建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据即可，

下面代码使用 Redis 的 setnx 命令实现上述功能，伪代码：

String get(String key) {

//从redis中获取key

String value = redis.get(key);

//如果value为空则开始重构缓存

if (value == null) {

//只允许一个线程重构缓存，使用nx，并设置过期时间ex

String mutexKey = "mutex:key" + key;

if (redis.set(mutexKey, "1", "ex 180", "nx")) {

//从数据源获取数据

value = db.get(key);

//回写redis并设置过期时间

redis.set(key, value, timeout);

//删除mutexKey

redis.del(mutexKey);

} else {

//其他线程睡眠50秒再重试

Thread.sleep(50); get(key);

}

return value;

}

从 Redis 获取数据，如果值不为空，则直接返回值。

如果 set(nx 和 ex) 结果为 true，说明此时没有其他线程重建缓存，那么当前线程执行缓存构建逻辑。

如果 setnx(nx 和 ex) 结果为 false，说明此时已经有其他线程正在执行构建缓存的工作，那么当前线程将休息指定时间 (例如这里是 50 毫秒，取决于构建缓存的速度 ) 后，重新执行函数，直到获取到数据。

2）永远不过期

永远不过期”包含两层意思：

从缓存层面来看，确实没有设置过期时间，所以不会出现热点 key 过期后产生的问题，也就是“物理”不过期。

从功能层面来看，为每个 value 设置一个逻辑过期时间，当发现超过逻辑过期时间后，会使用单独的线程去构建缓存。

从实战看，此方法有效杜绝了热点 key 产生的问题，但唯一不足的就是重构缓存期间，会出现数据不一致的情况，这

《一线大厂Java面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》开源

取决于应用方是否容忍这种不一致。下面代码使用 Redis 进行模拟：

最后

学习视频：

大厂面试真题：

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