Redis

Redis 缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿分别是什么，如何解决？

问题	现象	解决方案
缓存穿透	查询不存在的数据，请求直达数据库	布隆过滤器、空值缓存、接口限流与熔断
缓存雪崩	大量缓存同时过期，请求直达数据库	随机过期时间、互斥锁
缓存击穿	热点key过期瞬间，大量并发请求同时落DB	双重检查锁(DCL)、分布式锁、逻辑过期

双重检查锁(DCL)

核心步骤：

1. 第一次检查缓存
2. 获取分布式锁
3. 锁内再次检查缓存
4. 查询数据库并回填缓存
5. 其他线程读取更新后的缓存

核心思想：通过"双重检查 + 分布式锁"确保同一时刻只有一个线程查询数据库。

public String getData(String key) {
    // 第一次检查缓存
    String value = redis.get(key);
    if (value != null) return value;
    
    // 获取分布式锁
    if (redis.setnx(lockKey, "1", 10)) {
        try {
            // 锁内再次检查缓存
            value = redis.get(key);
            if (value == null) {
                // 查询数据库并回填缓存
                value = database.query(key);
                redis.setex(key, value, 3600);
            }
        } finally {
            redis.del(lockKey);
        }
    } else {
        // 未获取锁，等待后重试
        Thread.sleep(50);
        return getData(key);
    }
    
    return value;
}

Redis 有哪些数据类型？

类型	特点	典型场景
String	二进制安全，最大512MB	缓存、计数器
Hash	键值对集合，适合存储对象	用户信息、商品属性
List	字符串链表，支持两端操作	消息队列、最新列表
Set	无序不重复集合	标签、共同好友
ZSet	有序集合，按分数排序	排行榜、延迟队列
HyperLogLog	基数统计，内存占用小	UV统计
Bitmap	位图，支持位运算	用户签到、在线状态

用 Redis 怎么实现队列？

1. 使用 List 实现简单队列

Redis 的 List 数据结构天然支持队列操作，一端添加元素，另一端取出元素。

# 生产者推送消息到队列尾部
RPUSH queue:message "任务内容"

# 消费者从队列头部取出消息
LPOP queue:message

# 阻塞式取出（无消息时等待，避免频繁轮询）
BLPOP queue:message 30  # 最多等待30秒

特点：简单易用，适合基础队列需求，但消息消费后即删除，不支持重复消费。

2. 使用 List 实现优先级队列

通过多个 List 模拟不同优先级的队列，消费者按优先级顺序处理。

# 高优先级任务入队
RPUSH queue:high "紧急任务"

# 普通优先级任务入队
RPUSH queue:normal "普通任务"

# 消费者先检查高优先级队列
LPOP queue:high        # 优先处理高优先级
LPOP queue:normal      # 高优先级为空时处理普通任务

特点：实现简单，但需要消费者主动轮询多个队列，优先级数量固定时适用。

3. 使用 ZSet 实现延迟队列

利用 ZSet 的有序特性，将执行时间作为分数，实现定时任务队列。

# 添加延迟任务（时间戳作为分数）
ZADD delay:queue 1625097600000 "任务ID1"  # 指定时间戳执行
ZADD delay:queue 1625097700000 "任务ID2"

# 获取当前时间到期的任务
ZRANGEBYSCORE delay:queue 0 $(date +%s)000

# 处理完成后删除任务
ZREM delay:queue "任务ID1"

特点：支持精确的延迟执行，适合定时任务场景，但需要额外的时间管理逻辑。

4. 使用 Stream 实现消息队列（Redis 5.0+）

Stream 是 Redis 5.0 引入的专门用于消息队列的数据结构，功能更完善。

# 生产者发送消息
XADD stream:messages * name 张三 age 25

# 创建消费者组
XGROUP CREATE stream:messages mygroup 0 MKSTREAM

# 消费者读取消息（未确认消息会保留）
XREADGROUP GROUP mygroup consumer1 COUNT 1 STREAMS stream:messages >

# 消息处理完成后确认
XACK stream:messages mygroup 1625097600000-0

特点：

• 支持消费者组，实现消息广播
• 消息确认机制，确保不丢失
• 支持消息回溯，可读取历史消息
• 适合复杂的消息队列场景

各方案对比

方案	优点	缺点	适用场景
List	简单高效	消息即删，不支持重复消费	简单队列、任务分发
多List	实现简单	需轮询，优先级固定	优先级任务处理
ZSet	支持延迟执行	需要额外时间管理	定时任务、延迟队列
Stream	功能完善	Redis 5.0+，相对复杂	可靠消息队列、事件流

缓存与数据库一致性保持

1. 如何保证缓存与数据库的一致性？

脏数据产生原因：

• 更新数据库后更新缓存：如果更新缓存失败，会导致数据库与缓存不一致
• 并发操作：线程A更新数据库但未更新缓存时，线程B读取到旧缓存数据

常用策略：

• 更新数据库后删除缓存：避免脏数据，下次读取时从数据库重新加载
• 延迟双删：更新数据库→删除缓存→延迟→再删除缓存，确保脏数据清除
  • 局限：第二次删除时数据可能又被更新，仍存在不一致风险
  • 改进：结合版本号或时间戳判断，避免删除新数据
• 基于消息队列：通过MQ异步更新缓存，保证最终一致性

异步更新避免脏数据原理：

• 顺序保证：MQ保证消息按序处理，避免并发问题
• 重试机制：消息消费失败可重试，确保最终一致性

2. 先更新数据库再删缓存，缓存短暂miss导致大量请求打过来怎么办？

采用 双重检查锁(DCL) 解决：

1. 第一次检查缓存
2. 获取分布式锁
3. 锁内再次检查缓存
4. 查询数据库并回填缓存
5. 其他线程读取更新后的缓存

核心思想：通过"双重检查+分布式锁"确保同一时刻只有一个线程查询数据库，避免缓存失效瞬间的并发请求击穿数据库。

Redis怎么保证数据不丢失？

回答：
Redis作为内存数据库，通过持久化和高可用两种方式保证数据不丢失：

1. 数据持久化机制

RDB快照

• 原理：周期性将内存数据生成快照保存到磁盘
• 优点：文件小、恢复快
• 缺点：可能丢失最后一次快照后的数据

AOF日志（Append Only File）

• 原理：记录所有写操作命令到日志文件
• 同步策略：
  • always：每次写操作同步（最安全，性能最低）
  • everysec：每秒同步一次（默认，平衡安全与性能）
  • no：由OS决定同步（性能最高，安全性最低）
• 优点：最多丢失1秒数据
• 缺点：文件大、恢复慢

混合持久化（推荐）

• 原理：RDB+AOF结合，AOF只记录RDB快照后的命令
• 优点：兼顾恢复速度和数据安全性

2. 高可用机制

主从复制

• 原理：主节点数据自动同步到从节点
• 作用：数据备份、读写分离

哨兵模式（Sentinel）

• 原理：监控主从集群，自动完成故障转移
• 功能：监控、通知、自动故障转移、配置中心

集群模式（Cluster）

• 原理：数据分片+自动故障转移
• 优点：高可用、高扩展性

核心要点：混合持久化+主从复制+哨兵监控，可最大程度保证Redis数据不丢失。

Redis的过期删除策略了解吗？

键过期是Redis提供的一种自动删除机制，允许为键设置一个生存时间（TTL, Time To Live）。当超过设定的时间后，Redis会自动删除该键。

如何设置过期策略？

# 设置键值并指定30秒过期
SET key value EX 30

# 为已存在的键设置30秒过期
EXPIRE key 30

# 查看剩余生存时间（秒）
TTL key

# 移除过期时间，使键永久存在
PERSIST key

过期删除策略：

Redis使用两种策略相结合的方式管理过期键：

惰性删除

• 原理：当访问一个键时，才会检查该键是否过期，如果过期则删除
• 优点：节省CPU资源，只在必要时执行删除操作
• 缺点：可能导致内存中存在大量过期键，占用内存资源

定期删除

• 原理：每隔一段时间，随机抽取部分过期键进行检查，如果过期则删除
• 优点：定期清理过期键，防止内存溢出
• 缺点：可能漏删部分过期键，需要配合惰性删除使用

内存淘汰策略

当Redis内存达到最大限制时，会触发内存淘汰策略：

策略	描述
noeviction	不删除键，返回错误（默认）
volatile-lru	从有过期时间的键中，删除最近最少使用的
volatile-ttl	从有过期时间的键中，删除剩余时间最短的
volatile-random	从有过期时间的键中，随机删除
allkeys-lru	从所有键中，删除最近最少使用的
allkeys-random	从所有键中，随机删除

过期策略的工作流程

1. 客户端访问键时，触发惰性删除检查
2. Redis定期执行定期删除，清理部分过期键
3. 内存达到上限时，触发内存淘汰策略
4. 过期键被删除后，会记录到AOF日志中保证持久化一致性