Redis面试题, 如何保证缓存与数据库的数据一致性?

Step 1

Q:: Redis面试题：如何保证缓存与数据库的数据一致性？

A:: 为了保证缓存与数据库的一致性，通常采用以下策略：

1. 缓存穿透：如果查询的数据在缓存中不存在（即缓存命中失败），就去查询数据库，将结果写入缓存。通过设置合理的缓存失效时间来确保缓存数据及时更新。

2. 缓存雪崩：为了防止缓存同时过期引发的雪崩效应，可以采用不同的失效时间或加锁机制确保缓存的逐渐过期，而不是在同一时间过期。

3. 缓存更新策略：可以使用两种主要的策略来保持缓存与数据库的一致性： - 先更新数据库，再删除缓存：当数据库数据更新时，立即删除缓存中的旧数据。这样可以确保缓存不会存有脏数据。 - 先删除缓存，再更新数据库：删除缓存后，再更新数据库。当数据库更新后，下一次查询会触发缓存重新加载，确保缓存中的数据是最新的。

4. 双写一致性：当一个写操作涉及到数据库和缓存时，通常的做法是： - 先更新数据库，再更新缓存。 - 或者，使用消息队列，将写入操作异步推送到缓存，确保最终一致性。

5. 使用分布式锁：在高并发情况下，使用分布式锁确保只有一个线程能同时更新缓存和数据库，从而避免一致性问题。

Step 2

Q:: 什么是缓存穿透？如何解决？

A:: 缓存穿透是指查询的数据既不在缓存中，也不在数据库中。由于缓存不命中，这类请求会直接打到数据库，可能导致数据库负载增加。常见的解决方案有：

1. 布隆过滤器：在缓存层前加一个布隆过滤器，用来快速判断请求的数据是否可能存在。如果布隆过滤器认为数据不存在，则直接返回，不再查询数据库。

2. 缓存空结果：如果查询数据库后数据确实不存在，可以将空结果（例如NULL）缓存起来，并设置一个较短的过期时间，避免频繁查询数据库。

Step 3

Q:: 什么是缓存雪崩？如何防止？

A:: 缓存雪崩是指大量缓存数据在同一时间过期，从而导致大量请求直接打到数据库，可能导致数据库压力过大甚至崩溃。常见的防止措施有：

1. 缓存失效时间随机化：通过为每个缓存设置一个随机的过期时间，避免所有缓存同时失效。

2. 加锁：对缓存的重建操作加锁，防止多个线程同时操作导致缓存雪崩。

3. 提前更新缓存：在缓存即将失效前，后台线程提前更新缓存，确保数据一直存在于缓存中。