Redis八股小记
如果我要求自己什么都学会，我在学习过程中就会担心其他方面的知识，最后我什么都得不到。
与其贪多求全，不如脚踏实地，把已经接触过的内容学懂学透。唯有打下坚实的基础，才能在未来逐步拓展，不至于浮于表面。
1.为什么是先写库再删缓存来保证一致性？如果在删缓存之前服务挂了怎么办？
先删除缓存再写库会怎么样？
删除缓存后，还没写库时，其他线程过来读数据 → 缓存 miss → 去数据库读到旧值 → 把旧值写回缓存 → 缓存和数据库又不一致了。
假设线程1先执行删除缓存，之后要更新数据库。但是在这之间，插入了线程2，线程2查询缓存未命中，接着查询数据库，并写入缓存，此时线程1更新数据库，那么就发生了缓存与数据库数据不一致的情况了。而且这种情况发生的概率比较大，因为查询缓存写缓存是相当快的。
先写库再删缓存？
即使删缓存失败，最多缓存里是旧值，但数据库里是最新的。下一次缓存失效或被淘汰后，会自动拉新。
删缓存前服务挂了？
订阅BinLog，异步删缓存。
2.如果并发下多个线程同时写，怎么保证缓存和数据库一致？
分布式锁：给某个业务 ID 加锁，保证同一时间只有一个线程能操作，避免并发覆盖。适合金融、库存扣减等强一致场景。
延时双删：更新数据库 → 删除缓存 → 延时几百毫秒后再删一次缓存，避免读写并发时旧值被写回，降低不一致概率。
逻辑过期：
在缓存中维护逻辑过期时间，过期后后台线程异步重建缓存，对用户返回旧值即可。适合商品详情、商铺信息这类允许短时间脏数据的场景，允许短暂不一致。
3.缓存击穿、穿透、雪崩的区别？怎么解决？
穿透：查询不存在的数据，缓存和数据库中都没有此数据，所以请求会不断打到数据库，可能导致数据库瘫痪。
可以缓存null值，对不存在的数据key的value缓存为null，这种方法很大的弊端就是内存占用和数据不一致(如果下次真的要储存当前数据，会导致缓存与数据库数据不一致)。
更好的办法是布隆过滤器，首先初始化一个比较大的数组，里面存放的是二进制0或1，全部初始化为0，当一个key来了之后，经过3次Hash计算，模数组长度得到下标，并在原来的位置改为1。这样三个数组的位置就可以标明一个key的存在，查找的过程也是这样。当然布隆过滤器也会产生误判，误判率可以自己设置，一般是5%。这个误判率是必须存在的，否则就得增加数组长度，5%的误判率大部分项目也能接受。
击穿：对于设置了过期时间的key，在某个时间Redis缓存恰好过期，恰好这时有大量对这个key的请求打过来。发现缓存过期就会查询DB，导致压垮数据库。
一般有两种方式应对。
- 使用互斥锁，利用setnx设置互斥锁，当操作成功时再进行load db的操作，并写入缓存，否则重试获取缓存的方法。
- 逻辑过期:
- 将key写入Redis时，附带上一个
expireTime字段，但不设置TTL。 - 查询时，从Redis中取出数据后判断时间是否过期
- 如果过期会返回旧数据，然后开新线程进行缓存重建，查询数据库将新数据写入Redis。
如果项目对强一致性要求较高就采用互斥锁，如果更多的是追求并发性就采用逻辑过期。
雪崩：大量key在同一时间过期，请求全部转发到DB，DB瞬间压力过重而雪崩。可以将缓存失效时间分开，比如可以在失效时间基础上加上随机值，比如1-5分钟随机。这样每个缓存过期时间的重复率就会降低，很难引发集体失效。
4.Redis 持久化方式有哪几种？优缺点？
Redis中提供了两种数据持久化的方式：RDB和AOF。
Redis DataBase和Append Only File。RDB是一个快照文件，会将Redis内存存储的数据写入磁盘内，当Redis实例宕机时，可以从RDB快照文件中恢复数据。
AOF是含义是追加文件，当Redis执行写命令时，都会存储到这个文件中。恢复数据时，只需要重新执行一遍里面的数据。
RDB是二进制文件，保存时体积小，所以恢复的比较快，但是可能会丢数据。
AOF恢复速度慢一些，但丢数据的风险小很多。可以在AOF文件中设置刷盘策略，比如每秒批量写入一次命令。
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