面试大师

答：嗯，这个在redis中提供了很多种，默认是noeviction，不删除任何数据，内部不足时直接报错。这个可以在redis的配置文件中进行设置。里面有两个非常重要的概念：一个是LRU，另外一个是LFU。LRU的意思就是最少最近使用。它会用当前时间减去最后一次访问时间。这个值越大，则淘汰优先级越高。LFU的意思是最少频率使用。它会统计每个key的访问频率。值越小，淘汰优先级越高。我们在项目中设置的是allkeys-lru，它会挑选最近最少使用的数据进行淘汰，把一些经常访问的key留在redis中。

答：嗯~，在redis中提供了两种数据过期删除策略。第一种是惰性删除。在设置该key过期时间后，我们不去管它。当需要该key时，我们检查其是否过期。如果过期，我们就删掉它；反之，返回该key。第二种是定期删除。就是说，每隔一段时间，我们就对一些key进行检查，并删除里面过期的key。定期清理的两种模式是：1) SLOW模式，是定时任务，执行频率默认为10hz，每次不超过25ms，可以通过修改配置文件redis.conf的hz选项来调整这个次数；2) FAST模式，执行频率不固定，每次事件循环会尝试执行，但两次间隔不低于2ms，每次耗时不超过1ms。Redis的过期删除策略是：惰性删除 + 定期删除两种策略配合使用。

答：在Redis中提供了两种数据持久化的方式：1) RDB；2) AOF。

答：嗯！就说我最近做的这个项目，里面有xxxx（根据自己的简历上写）的功能。数据同步可以有一定的延时（这符合大部分业务需求）。我们当时采用的阿里的Canal组件实现数据同步：不需要更改业务代码，只需部署一个Canal服务。Canal服务把自己伪装成mysql的一个从节点。当mysql数据更新以后，Canal会读取binlog数据，然后再通过Canal的客户端获取到数据，并更新缓存即可。

答：其实排他锁底层使用的也是SETNX，它保证了同时只能有一个线程操作锁住的方法。

答：嗯！就说我最近做的这个项目，里面有xxxx（根据自己的简历上写）的功能，需要让数据库与redis高度保持一致，因为要求时效性比较高。我们当时采用的读写锁保证的强一致性。我们使用的是Redisson实现的读写锁。在读的时候添加共享锁，可以保证读读不互斥、读写互斥。当我们更新数据的时候，添加排他锁。它是读写、读读都互斥，这样就能保证在写数据的同时，是不会让其他线程读数据的，避免了脏数据。这里面需要注意的是，读方法和写方法上需要使用同一把锁才行。

答：嗯！缓存雪崩意思是，设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重而雪崩。与缓存击穿的区别是：雪崩是很多key，而击穿是某一个key缓存。解决方案主要是，可以将缓存失效时间分散开。比如，可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机。这样，每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

答：嗯！缓存击穿的意思是，对于设置了过期时间的key，缓存在某个时间点过期的时候，恰好这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来。这些请求发现缓存过期，一般都会从后端 DB 加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把 DB 压垮。解决方案有两种方式：第一，可以使用互斥锁：当缓存失效时，不立即去load db，先使用如 Redis 的 SETNX 去设置一个互斥锁。当操作成功返回时，再进行 load db的操作并回设缓存，否则重试get缓存的方法。第二种方案是设置当前key逻辑过期，大概思路如下：1) 在设置key的时候，设置一个过期时间字段一块存入缓存中，不给当前key设置过期时间；2) 当查询的时候，从redis取出数据后判断时间是否过期；3) 如果过期，则开通另外一个线程进行数据同步，当前线程正常返回数据，这个数据可能不是最新的。当然，两种方案各有利弊：如果选择数据的强一致性，建议使用分布式锁的方案，但性能上可能没那么高，且有可能产生死锁的问题。如果选择key的逻辑删除，则优先考虑高可用性，性能比较高，但数据同步这块做不到强一致。