缓存相关面试内容确认不了解下~

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1、缓存实现高性能？

参考如下：

2、缓存实现高并发？

参考如下：

3、Redis和Memcached的区别？

1. Redis支持更丰富的数据结构和数据操作。

2. Redis内存利用率高于Memcached。

3. Redis是单线程，Memcached是多线程，存储大数据时，Memcached稍好。

4. Memcached无原生集群模式，Redis官方支持Redis cluster集群模式。

4、缓存可能出现的问题？

1. 数据不一致。

2. 缓存雪崩。

3. 缓存穿透。

4. 缓存并发竞争。

5、当查询缓存报错，如何提高可用性？

缓存可极大提高查询性能，缓存数据丢失和缓存不可用可能会影响正常工作，因此，当缓存出现异常时，需手动捕获并记录日志，之后从数据库中查询数据返给用户，而不应导致应用不可用。

6、如何避免缓存穿透？

缓存穿透指的是查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写，且出于容错考虑，如DB查不到则不写入缓存，致使这个不存在的数据每次都会请求到DB，也因此失去了缓存的意义。

方案一（缓存空对象）：当DB获取数据为空时，可将空结果放入缓存，具体值需使用特殊标识和正常缓存区分开，另需设置较短的过期时间，最好五分钟之内。

方案二（BoolmFilter 布隆过滤器）：在缓存服务基础上构建BoolmFilter 数据结构，在BoolmFilter 中存储对应的key是否存在，如存在，则key对应的值不为空。

7、如何避免缓存雪崩？

缓存雪崩指的是由于某些原因导致缓存无法提供服务（比如缓存挂掉了），所有请求全部打到DB，致使DB负荷增大，最终挂掉。

避免缓存雪崩需从多个方面考虑：

1. 缓存高可用：可通过搭建缓存高可用避免缓存挂掉致使无法提供服务的场景，从而可降低出现缓存雪崩的概率，像使用Redis的话，可使用Redis Sentinel或是Redis Cluster实现高可用。

2. 本地缓存：如使用本地缓存，就算是分布式缓存挂掉，也可将DB查询结果存入本地，避免后续请求全部打到DB。

8、如何避免缓存击穿？

缓存击穿指的是某极度热点数据在某时间点过期，此时恰好有大量并发请求来访问此key，但并未获取到缓存数据，因此直接打到DB，可能会瞬间压垮DB。

缓存击穿和缓存雪崩、缓存穿透的区别：

1. 和缓存雪崩的区别在于前者针对某一key，后者则是很多key。

2. 和缓存穿透的区别在于这个key是真实存在对应值的。

方案一：使用互斥锁，当请求发现缓存不存在去查询DB前，使用分布式锁，确保只有一个线程去查询DB，并更新到缓存。

方案二：手动过期，缓存不设置过期时间，功能上将时间存在key对应的value，如下：

1. 获取缓存，通过value的过期时间验证是否过期，如未过期，则直接返回，如已过期，继续往下执行。

2. 通过一个后台的异步线程进行缓存的构建，也就是手动过期，通过后台的异步线程保证仅有一个线程去查询DB。

3. 同时，value虽已过期，但还直接返回，通过此方式保证服务可用性，不过会损失一定的时效性，产生数据不一致问题。

9、如何实现缓存预热？

缓存预热：在刚启动的缓存系统中，如缓存中没有任何数据，如依靠用户请求重建缓存数据，则会对DB产生压力，且缓存系统的性能开销也是巨大的，此时最好的策略就是在缓存系统启动时就将热点数据加载好，如此，用户请求时直接读取缓存，无需与DB交互，像商城系统的首页推荐商品等内容，就需提前预热到缓存中。

实现方式有以下三种：

1. 数据量不是很大的话，可在项目启动时自动进行初始化。

2. 写个修复数据的脚本，手动执行该脚本。

3. 写个管理界面，可手动点击来预热对应的数据到缓存。

10、缓存的淘汰策略？

除缓存服务器自带的缓存自动失效策略外，可根据具体业务自定义手动缓存淘汰策略，常见的缓存淘汰策略如下：

1. 定期清理缓存。

2. 当用户请求过来时，验证此请求用到的缓存是否过期，过期则打到DB获取数据并缓存起来，之后返回给用户。

上述两种方案各有优劣，1的缺点是需维护大量key，2的缺点是每次用户请求过来都需验证缓存是否失效，逻辑相对复杂，具体使用哪种可自行权宜下。

至此，本次分享就结束了，后期会慢慢补充的。

以上仅为个人观点，不一定准确，能帮到各位那是最好的。

好啦，到这里本文就结束了，喜欢的话就来个三连击吧。

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