Redis面试题解析缓存击穿知多少（redis面试题缓存击穿）

Redis是一款开源的内存数据库，性能非常强大，已被大量应用在各种领域。一般来说，使用Redis进行缓存处理，能有效减少应用对数据库查询的频率和压力，提高系统性能。但是，在实际使用过程中，还有可能出现redis缓存击穿的情况，因此，有关面试中的Redis击穿问题，有必要探讨一下。

我们了解一下什么是缓存击穿？简单来说，缓存击穿就是大量请求同时请求一个不存在的数据，导致缓存中没有此条目，最终连续压垮数据库无法服务的情况。当Redis中未命中缓存，则会去数据库中查询，显然，大量并发查询会压垮Redis服务器，出现缓存击穿故障，严重时会造成服务崩溃。

如何解决缓存击穿问题？ 根据各种应用场景考虑，可以采用以下几种方法来解决缓存击穿问题：

– 加入随机延迟。 即在真正返回结果之前，把接口延迟一定时间，保证频繁请求分散处理

– 加入布隆过滤器，在缓存未命中时，判断特定Key是否存在，若不存在，则直接返回无数据，减轻数据库压力

– 将缓存拆分为多个Redis实例，主从式部署，分布缓存查询至不同的服务器

– 加入本地缓存机制，如，应用Nginx，Varnish等，将热点数据本地缓存，分散压力

– 设置访问频率，增加服务端维护的定时清理无效值的机制，解决过期数据和脏数据的问题

为了防止缓存击穿，还可以采用代码上相关操作来降低数据库压力，如，对一些高并发请求限流处理，使用CAS加锁、JVM内存缓存解决，等。最常用的手段可能就是采用Lua脚本加入”双重检查”，代码如下：

“` ruby

local cache_value = redis.call(“GET”, KEYS[1])

if (cache_value == nil or cache_value == ”) then

local origin_value = redis.call(“GET”, KEYS[2])

if (cache_value == nil or cache_value == ”) then

return nil

else

redis.call(“SET”, KEYS[1], origin_value)

end

return origin_value

else

return cache_value

end

因此，出现Redis缓存击穿，要采取多种措施来解决，分布式架构设计和实施合理有效的限流机制和解决方案是很重要的，以免让基础服务出现故障。