常见面试缓存相关问题
文档修订摘要
日期 | 修订号 | 描述 | 著者 | 审阅者 |
2020-03-30 | 序列号1 | 完成初稿 | 张海滨 | |
1. 什么是缓存
【1】缓存就是数据交换的缓冲区（称作：Cache），当某一硬件要读取数据时，会首先从缓存汇总查询数据，有则直接执行，不存在时从内存中获取。由于缓存的数据比内存快的多，所以缓存的作用就是帮助硬件更快的运行。
【2】缓存往往使用的是RAM（断电既掉的非永久存储），所以在用完后还是会把文件送到硬盘等存储器中永久存储。电脑中最大缓存就是内存条，硬盘上也有16M或者32M的缓存。
【3】高速缓存是用来协调CPU与主存之间存取速度的差异而设置的。一般CPU工作速度高，但内存的工作速度相对较低，为了解决这个问题，通常使用高速缓存，高速缓存的存取速度介于CPU与主存之间。系统将一些CPU在最近几个时间段经常访问的内容存在高速缓存，这样就在一定程度上缓解了由于主存速度低造成的CPU“停工待料”的情况。
【4】缓存就是把一些外存上的数据保存在内存上而已，为什么保存在内存上，我们运行的所有程序里面的变量都是存放在内存中的，所以如果想将值放入内存上，可以通过变量的方式存储。在JAVA中一些缓存一般都是通过Map集合来实现的。
▁▂▃▅▆ ：缓存在不同的场景下，作用是不一样的具体举例说明：
✔ 操作系统磁盘缓存 ——> 减少磁盘机械操作。
✔ 数据库缓存——>减少文件系统IO。
✔ 应用程序缓存——>减少对数据库的查询。
✔ Web服务器缓存——>减少应用服务器请求。
✔ 客户端浏览器缓存——>减少对网站的访问。
2. 常见的缓存策略有哪些，如何做到缓存(比如redis)与DB里的数据一致性，你们项目中用到了什么缓存系统，如何设计的
【1】由于不同系统的数据访问模式不同，同一种缓存策略很难在不同的数据访问模式下取得满意的性能，研究人员提出不同缓存策略以适应不同的需求。缓存策略的分类：
1）、基于访问的时间：此类算法按各缓存项被访问时间来组织缓存队列，决定替换对象。如 LRU；
2）、基于访问频率：此类算法用缓存项的被访问频率来组织缓存。如 LFU、LRU2、2Q、LIRS；
3）、访问时间与频率兼顾：通过兼顾访问时间和频率。使得数据模式在变化时缓存策略仍有较好性能。如 FBR、LRUF、ALRFU。多数此类算法具有一个可调或自适应参数，通过该参数的调节使缓存策略在基于访问时间与频率间取得一个平衡；
4）、基于访问模式：某些应用有较明确的数据访问特点，进而产生与其相适应的缓存策略。如专用的 VoD 系统设计的A&L缓存策略，同时适应随机、顺序两种访问模式的 SARC策略；
【2】数据不一致性产生的原因： 1）、先操作缓存，再写数据库成功之前，如果有读请求发
一个介于0至5之间的字符串是什么生，可能导致旧数据入缓存，引发数据不一致。在分布式环境下，数据的读写都是并发的，一个服务多机器部署，对同一个数据进行读写，在数据库层面并不能保证完成顺序，就有可能后读的操作先完成（读取到的是脏数据），如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据。
【解决办法】：①、可采用更新前后双删除缓存策略；②、可以通过“串行化”解决，保证同一个数据的读写落在同一个后端服务上；
2）、先操作数据库，再清除缓存。如果删缓存失败了，就会出现数据不一致问题。
【方案一】：将删除失败的 key 值存入队列中重复删除，如下图：
（1）更新数据库数据。
（2）缓存因为种种问题删除失败。
（3）将需要删除的key发送至消息队列。
（4）自己消费消息，获得需要删除的key。
（5）继续重试删除操作，直到成功。
【缺点】：对业务线代码造成大量的侵入。于是有了方案二。
【方案二】：通过订阅 binlog 获取需要重新删除的 Key 值数据。在应用程序中，另起一段程序，获得这个订阅程序传来的消息，进行删除缓存操作。
（1）更新数据库数据
（2）数据库会将操作信息写入binlog日志当中
（3）订阅程序提取出所需要的数据以及key
（4）另起一段非业务代码，获得该信息
（5）尝试删除缓存操作，发现删除失败
（6）将这些信息发送至消息队列
（7）重新从消息队列中获得该数据，重试操作
3. 如何防止缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩和缓存刷新。
【1】缓存穿透：缓存穿透是说收到一个请求，但是该请求缓存中不存在，只能去数据库中查询，然后放进缓存。但当有好多请求同时访问同一个数据时，业务系统把这些请求全发到了数据库；或者恶意构造一个逻辑上不存在的数据，然后大量发送这个请求，这样每次都会被发送到数据库，最总导致数据库挂掉。
【解决的办法】：对于恶意访问，一种思路是先做校验，对恶意数据直接过滤掉，不要发送至数据库层；第二种思路是缓存空结果，就是对查询不存在的数据也记录在缓存中，这样就可以有效的减少查询数据库的次数。非恶意访问，结合缓存击穿说明。
【2】缓存击穿：上面提到的某个数据没有，然后好多请求查询数据库，可以归为缓存击穿的范畴：对于热点数据，当缓存失效的一瞬间，所有的请求都被下放到数据库去请求更新缓存，数据库被压垮。
【解决的办法】：防范此类问题，一种思路是加全局锁，就是所有访问某个数据的请求都共享一个锁，获得锁的那个才有资格去访问数据库，其他线程必须等待。但现在大部分系统都是分布式的，本地锁无法控制其他服务器也等待，所以要用到全局锁，比如 Redis的 setnx实现全局锁。另一种思想是对即将过期的数据进行主动刷新，比如新起一个线程轮询数据，或者比如把所有的数据划分为不同的缓存区间，定期分区间刷新数据。第二个思路与缓存雪崩有点关系。
【3】缓存雪崩：缓存雪崩是指当我们给所有的缓存设置了同样的过期时间，当某一时刻，整个缓存的数据全部过期了，然后瞬间所有的请求都被抛向了数据库，数据库就崩掉了。
【解决的办法】：解决思路要么是分治，划分更小的缓存区间，按区间过期；要么给每个 key的过期时间加一个随机值，避免同时过期，达到错峰刷新缓存的目的。
对于 Redis 挂掉了，请求全部走数据库，也属于缓存雪崩，我们可以有以下思路进行解决：
事发前：实现 Redis 的高可用（主从架构+Sentinel 或者 Redis Cluster），尽可能避免 Redis 挂掉这种情况。
事发中：万一 Redis 真的挂了，我们可以设置本地缓存（ehcache）+ 限流（hystrix），尽量避免我们的数据库被干掉。
事发后：Redis 持久化，重启后自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。
【4】缓存刷新：既清空缓存 ，一般在 Insert、Update、Delete 操作后就需要刷新缓存，如果不执行就会出现脏数据。但当缓存请求的系统蹦掉后，返回给缓存的值为null。
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