关于Redis是什么，想必大部分人都能脱口而出——它是一个分布式缓存中间件。可这样回答有问题吗？当然有。准确来说，Redis是一个基于内存实现的key-value数据结构的NoSQL数据库。注意，这里有3个关键词，分别是内存存储、key-value结构和NoSQL。内存存储，是指所有数据是存储在内存里面，数据的I/O性能比较高。当然，Redis也提供了持久化策略来避免内存数据丢失的问题。key-value 表示数据的存储方式，除了Redis，还有LevelDB、Scalaris等。而NoSQL指的是一种非关系型数据库，相比于传统的关系型数据库而言，更多地考虑到扩展性、性能、大数据量的存储等，弥补了关系型数据库的短板。列式存储ClickHouse、Cassandra、文档存储MongoDB、图形存储Neo4J等都属于NoSQL范畴。Redis就是这么一个基于key-value存储结构的NoSQL开源内存数据库。它提供了5种常用的数据类型：String、Map、Set、ZSet、List。针对不同的结构，可以解决不同场景中的问题。因此它可以覆盖应用开发中大部分的业务场景，比如top10问题、好友关注列表、热点话题等。由于 Redis 是基于内存存储的，并且在数据结构上做了大量的优化，所以 I/O 性能比较高，在实际开发中，会把它作为应用与数据库之间的一个分布式缓存组件。并且它又是一个非关系型数据的存储，不存在表之间的关联查询问题，所以它可以很好地提升应用程序的数据I/O效率。作为企业级开发工程师来说，Redis又提供了主从复制+哨兵，以及集群方式实现高可用。在Redis集群里面，通过Hash槽的方式实现了数据分片，进一步提升了性能。对某种技术的理解这一类问题比较宽泛。在面试过程中，考查这类问题有两个很重要的目的：1）面试官希望求职者能多说一些东西，从而更好地对求职者的整体情况和能力有一个清晰的判断，因此通过这类问题，可以找到一些了解求职者的突破口。2）对这类问题其实没有标准答案，更多的是基于求职者对它的理解的一个总结，这反而能够更好地考查求职者的技术积累和逻辑表达能力。所以，求职者在回答过程中，需要尽可能逻辑清晰、简单明了地表述出来，否则很难得到认可。缓存雪崩是指存储在缓存里面的大量数据，在同一个时刻全部过期，原本缓存组件扛住的大部分流量全部到达了数据库，导致数据库压力增加，造成数据库服务器崩溃的现象，如下图所示。- 缓存中间件宕机，可以通过对缓存中间件做高可用集群来避免。
- 缓存中大部分key都设置了相同的过期时间，导致同一时刻这些key都过期了。对于这样的情况，可以在失效时间上增加一个1～5 min的随机值。
缓存穿透问题，表示短时间内有大量不存在的key请求到应用里面，而这些不存在的key在缓存里面又找不到，从而全部穿透到了数据库，造成数据库压力。这个场景的核心问题是针对缓存的一种攻击行为，因为在正常的业务里面，即便出现了这样的情况，由于缓存的不断预热，影响不会很大。而攻击行为就需要具备时间上的持续性，而只有key确实也不存在于数据库中的情况下，才能达到这个目的。有两个方法可以解决这个问题：把无效的key也保存到Redis里面，并且设置一个特殊的值，比如“null”，下次再访问，就不会去查数据库了。如果攻击者不断用随机的不存在的key访问数据库，那么还是会存在问题，所以可以用布隆过滤器来实现，在系统启动的时候把目标数据全部缓存到布隆过滤器里面，当攻击者用不存在的key来请求的时候，先到布隆过滤器里面查询，如果不存在，那么意味着这个key在数据库里面也不存在，如下图所示。布隆过滤器还有一个好处，就是它采用了bitmap存储数据，占用的内存空间很少。首先，在一个成熟的系统里面，对于比较重要的热点数据，必然会有一个专门的缓存系统来维护，同时它的过期时间的维护必然和其他业务的key有一定的差别,而且对于非常重要的场景，我们还会设计多级缓存系统。其次，即便触发了缓存雪崩，数据库本身的容灾能力也没有那么脆弱，数据库的主从、双主、读写分离这些策略都能够很好地缓解并发流量。最后，数据库本身也有最大连接数的限制，超过限制的请求会被拒绝，再结合熔断机制，也能够很好地保护数据库系统，最多就是造成部分用户体验不好。另外，在程序设计上，为了避免缓存未命中导致大量请求穿透到数据库的问题，还可以在访问数据库这个环节加锁。虽然影响了性能，但对系统是安全的，如下图所示。总而言之，解决的办法很多，具体选择哪种方式，还是要看具体的业务场景。这个问题在大厂中多见，在中小企业很难遇到这种缓存雪崩、缓存穿透问题。网上对这个问题的回答五花八门，但是不管怎么回答，找到根本问题，然后提供一些关键点，基本上就没问题。
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