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大家好，我是清风！之前分享过大厂Redis高并发场景设计，面试问的都在这！及互联网大厂Java工程师面试指南——Redis篇，今天给小伙伴说说大厂面试高频必问点（缓存穿透，雪崩等问题）！觉得不错的小伙伴可以关注点赞一下，感谢支持！
写在前面
2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上，内容详细，图文并茂，有需要学习的朋友可以Star一下！
GitHub地址： https://github.com/Java-Ling/Java-Interview-guide
一、缓存雪崩
1、什么是缓存雪崩？
缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。由于原有缓存失效，新缓存未到期间所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。
2、缓存雪崩问题排查
- 在一个较短的时间内，缓存中较多的key集中过期
- 此周期内请求访问过期的数据，redis未命中，redis向数据库获取数据
- 数据库同时接收到大量的请求无法及时处理
- Redis大量请求被积压，开始出现超时现象
- 数据库流量激增，数据库崩溃
- 重启后仍然面对缓存中无数据可用
- Redis服务器资源被严重占用，Redis服务器崩溃
- Redis集群呈现崩塌，集群瓦解
- 应用服务器无法及时得到数据响应请求，来自客户端的请求数量越来越多，应用服务器崩溃
- 应用服务器，redis，数据库全部重启，效果不理想
3、有什么解决方案来防止缓存雪崩？
- 更多的页面静态化处理
- 构建多级缓存架构
Nginx缓存+redis缓存+ehcache缓存 - 检测Mysql严重耗时业务进行优化
对数据库的瓶颈排查：例如超时查询、耗时较高事务等 - 灾难预警机制
- 监控redis服务器性能指标
- CPU占用、CPU使用率
- 内存容量
- 查询平均响应时间
- 线程数
- 限流、降级
短时间范围内牺牲一些客户体验，限制一部分请求访问，降低应用服务器压力，待业务低速运转后再逐步放开访问 - LRU与LFU切换
2. 数据有效期策略调整- 根据业务数据有效期进行分类错峰，A类90分钟，B类80分钟，C类70分钟
- 过期时间使用固定时间+随机值的形式，稀释集中到期的key的数量
- 超热数据使用永久key
- 定期维护（自动+人工）
对即将过期数据做访问量分析，确认是否延时，配合访问量统计，做热点数据的延时
5. 加锁
4.总结
缓存雪崩就是瞬间过期数据量太大，导致对数据库服务器造成压力。如能够有效避免过期时间集中，可以有效解决雪崩现象的出现（约40%），配合其他策略一起使用，并监控服务器的运行数据，根据运行记录做快速调整。
二、缓存预热
1.什么是缓存预热
缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以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。如图所示：
如果不进行预热， 那么 Redis 初识状态数据为空，系统上线初期，对于高并发的流量，都会访问到数据库中， 对数据库造成流量的压力。
2.问题排查
- 请求数量较高
- 主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高
3.有什么解决方案？
前置准备工作：
-
日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据
-
利用LRU数据删除策略，构建数据留存队列
例如：storm与kafka配合
准备工作：
3. 将统计结果中的数据分类，根据级别，redis优先加载级别较高的热点数据
4. 利用分布式多服务器同时进行数据读取，提速数据加载过程
5. 热点数据主从同时预热
实施：
6. 使用脚本程序固定触发数据预热过程
7. 如果条件允许，使用了CDN（内容分发网络），效果会更好
4.总结
缓存预热就是系统启动前，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
三、缓存穿透
1、什么是缓存穿透？
缓存穿透是指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候，在缓存中找不到对应key的value，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空（相当于进行了两次无用的查询）。这样请求就绕过缓存直接查数据库
2、有什么解决方案来防止缓存穿透？
1、缓存空值
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5分钟。通过这个设置的默认值存放到缓存，这样第二次到缓存中获取就有值了，而不会继续访问数据库
2、采用布隆过滤器BloomFilter
**优势：**占用内存空间很小，位存储；性能特别高，使用key的hash判断key存不存在
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
在缓存之前在加一层BloomFilter，在查询的时候先去BloomFilter去查询key是否存在，如果不存在就直接返回，存在再去查询缓存，缓存中没有再去查询数据库
3.总结
缓存击穿访问了不存在的数据，跳过了合法数据的redis数据缓存阶段，每次访问数据库，导致对数据库服务器造成压力。通常此类数据的出现量是一个较低的值，当出现此类情况以毒攻毒，并及时报警。应对策略应该在临时预案防范方面多做文章。无论是黑名单还是白名单，都是对整体系统的压力，警报解除后尽快移除。
四、缓存降级
降级的情况，就是缓存失效或者缓存服务挂掉的情况下，我们也不去访问数据库。我们直接访问内存部分数据缓存或者直接返回默认数据。
举例来说：
对于应用的首页，一般是访问量非常大的地方，首页里面往往包含了部分推荐商品的展示信息。这些推荐商品都会放到缓存中进行存储，同时我们为了避免缓存的异常情况，对热点商品数据也存储到了内存中。同时内存中还保留了一些默认的商品信息。如下图所示：
降级一般是有损的操作，所以尽量减少降级对于业务的影响程度。
五、缓存击穿
1、什么是缓存击穿？
在平常高并发的系统中，大量的请求同时查询一个key时，此时这个key正好失效了，就会导致大量的请求都打到数据库上面去。这种现象我们称为缓存击穿
2、问题排查
- Redis中某个key过期，该key访问量巨大
- 多个数据请求从服务器直接压到Redis后，均未命中
- Redis在短时间内发起了大量对数据库中同一数据的访问
3、如何解决
1. 使用互斥锁(mutex key)
这种解决方案思路比较简单，就是只让一个线程构建缓存，其他线程等待构建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据就可以了。如果是单机，可以用synchronized或者lock来处理，如果是分布式环境可以用分布式锁就可以了（分布式锁，可以用memcache的add, redis的setnx, zookeeper的添加节点操作）。
2. "提前"使用互斥锁(mutex key)
在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的redis timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候，马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到cache中
3. "永远不过期"
- 从redis上看，确实没有设置过期时间，这就保证了，不会出现热点key过期问题，也就是“物理”不过期。
- 从功能上看，如果不过期，那不就成静态的了吗？所以我们把过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建，也就是“逻辑”过期
4. 缓存屏障
class MyCache{
private ConcurrentHashMap<String, String> map;
private CountDownLatch countDownLatch;
private AtomicInteger atomicInteger;
public MyCache(ConcurrentHashMap<String, String> map, CountDownLatch countDownLatch,
AtomicInteger atomicInteger) {
this.map = map;
this.countDownLatch = countDownLatch;
this.atomicInteger = atomicInteger;
}
public String get(String key){
String value = map.get(key);
if (value != null){
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 线程获取value值 value="+value);
return value;
}
// 如果没获取到值
// 首先尝试获取token，然后去查询db，初始化化缓存；
// 如果没有获取到token，超时等待
if (atomicInteger.compareAndSet(0,1)){
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 线程获取token");
return null;
}
// 其他线程超时等待
try {
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 线程没有获取token，等待中。。。");
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 初始化缓存成功，等待线程被唤醒
// 等待线程等待超时，自动唤醒
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 线程被唤醒，获取value ="+map.get("key"));
return map.get(key);
}
public void put(String key, String value){
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
map.put(key, value);
// 更新状态
atomicInteger.compareAndSet(1, 2);
// 通知其他线程
countDownLatch.countDown();
System.out.println();
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 线程初始化缓存成功！value ="+map.get("key"));
}
}
class MyThread implements Runnable{
private MyCache myCache;
public MyThread(MyCache myCache) {
this.myCache = myCache;
}
@Override
public void run() {
String value = myCache.get("key");
if (value == null){
myCache.put("key","value");
}
}
}
public class CountDownLatchDemo {
public static void main(String[] args) {
MyCache myCache = new MyCache(new ConcurrentHashMap<>(), new CountDownLatch(1), new AtomicInteger(0));
MyThread myThread = new MyThread(myCache);
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
executorService.execute(myThread);
}
}
}
4.总结
缓存击穿就是单个高热数据过期的瞬间，数据访问量较大，未命中redis后，发起了大量对同一数据的数据库访问，导致对数据库服务器造成压力。应对策略应该在业务数据分析与预防方面进行，配合运行监控测试与即时调整策略，毕竟单个key的过期监控难度较高，配合雪崩处理策略即可。
六、总结
这些都是实际项目中，可能碰到的一些问题，也是面试的时候经常会被问到的知识点，实际上还有很多很多各种各样的问题，文中的解决方案，也不可能满足所有的场景，相对来说只是对该问题的入门解决方法。一般正式的业务场景往往要复杂的多，应用场景不同，方法和解决方案也不同，由于上述方案，考虑的问题并不是很全面，因此并不适用于正式的项目开发，但是可以作为概念理解入门，具体解决方案要根据实际情况来确定！