Redis面试常问此类问题。我们就认真的分析一下。

`缓存三连问`

缓存穿透(没有key)：

问题：
- 用户请求读取redis中没有数据，又去找数据库中，数据库也没有。现在的情况就相当于直接访问redis又访问数据库，一旦请求量变大，就数据库扛不住，就挂了。
解决办法：
1. 在用户的请求，对请求参数判断，不合法，就直接return
2. 数据库找不到，那就再redis弄个虚假的数据，设置TTL。缺点：占用大量内存空间存储
3. 使用布隆过滤器。缺点：不保证100%没问题

缓存击穿(一个热点key失效)：

用户访问一个热点的redis的key，但是这个key突然失效，失效瞬间，大量请求数据库就打进来了，直接打崩数据库。
解决办法：
1. 此热点key设置永不过期，如需要业务判定时，建议存储新对象（属性有Object data,String expireTime）。原数据存放在data中
2. （互斥）锁。从数据库读取值，插入key的时候，使用Redisson只允许一个线程读取即可！（也可以使用setnx命令实现，此命令读取的时候会判断key是否存在，如果锁存在才会去插入key，即可避免。但是不建议使用此基础版本的互斥锁）

缓存雪崩(多个key失效)：

问题：
- 用户大量的请求到redis中读取数据，但是redis中的key，设置了相同的失效时间，一旦到了失效时间，大量的key失效，请求直接打在数据库中，将数据库打崩。
解决办法：
1. 设置不同key的失效时间，避免同时key失效，瞬间数据库访问大量并发。
2. 设置不失效，一旦数据户有变动，就刷新缓存。

如何避免 Redis 缓存崩溃的三个问题？

事前：部署集群
事中：使用本地 ehcache缓存 + hystrix 限流、降级
事后：redis持久化存储（RDB+AOF），一旦重启，自动读取硬盘上的数据，快速恢复。

什么是RDB AOF？

RDB：半持久化，通过默认配置，设置时间进行持久化新的文件，然后完成替换老的文件存储。会存在数据丢失问题，因为设置60s存储一次，如果存储时间没到，就挂了，那么上一次的存储时间到崩溃时间的数据就会丢失

Redis RDB 配置在redis.conf文件中

RDB 触发机制配置

RDB会在主动退出时，执行一次save！如果需要额外的触发机制，需要下面配置

# save 可以多设置几个
# 900秒内，如果1个key被修改，就会执行bgsave
save 900 1

# 300秒内，如果10个key被修改，就会执行bgsave
save 300 10

# 60秒内，如果1000个key被修改，就会执行bgsave
save 60 10000

如果彻底禁用RDB 请使用，并注释掉其他save配置
save ""

RDB 其他配置

# 是否开启压缩，不开启on，开启yes。不建议开启，压缩会额外使用CPU
rdbcompression on

# 指定RDB文件名称，如果变更名字，重启不会恢复原来的dump文件中的数据，你可以改原来的文件名后再重启
dbfilename dump.rdb

# 文件保存的路径
dir ./

主动使用RDB保存文件：

主进程执行：通过redis-cli，执行save命令！此方式会阻塞其他redis命令执行
推荐 子线程进行：通过redis-cli，执行bgsave命令！

Redis的bgsave命令执行基本流程

先了解页表概念：是一种特殊的数据结构，放在系统空间的页表区，存放逻辑页(逻辑地址)与物理页帧(物理内存内置)的对应关系。每一个进程都拥有一个自己的页表。页表可被复制的好处：可以实现：进程之间直接共享真实物理内存。不用完全复制一份真实的物理内容给新的进程使用！

fork过程：主进程得到子进程，子进程共享主进程的(页表)内存数据了。
redis完成fork后：读取内存数据，开始保存到磁盘了！将来新的dump.rdb替换旧得durm.rdb文件

注意fork使用copy-on-write技术，但bgsave执行过程中，主线程得到其他命令会有不同的操作

主进程执行读操作，访问共享内容数据
主进程写操作：先拷贝一份共享数据（页表），在新拷贝的内存空间执行写操作。此时内存占用就会翻倍了。fork使用完毕，释放原来内存！

AOF：Append Only File

Redis处理每一个写命令，都会记录在AOF文件中，可以看做写命令的日志文件

AOF原理就是，读取命令，再次执行！

配置文件

# 是否开启AOF功能，默认是no 不开启
appendonly yes

# AOF文件名称
appendfilename "appendonly.aof"

配置：AOF执行频率

# 每一次执行都写一次命令，立刻记录。简称：同步刷盘
appendfsync always

# 写命令先进入AOF缓冲区，然后每秒写入进AOF文件，默认方式。简称：每秒刷盘
appendfsync everysec

# 写命令先放入AOF缓冲区，由操作系统决定缓冲器内容写入磁盘。
appendfsync no

AOF文件会比较大，会保存所有命令，但是RDB文件仅仅保存数据，所以会更小。

bgrewriteaod命令：如果aof命令有set name zhangsan、set name lisi。那么在数据恢复时，仅仅会执行set name lisi。也就是保存文件最后一个数据。

配置AOF自动触发机制

# AOF文件比上次文件，增长超过多少半分 触发重写
auto-aof-rewrite-percentage 100

# AOP文件体积最小多大开始触发重写
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

不管怎样，AOF等价RDB文件会更大！

RDB与AOF区别与使用

RDB与AOF同时存在：优先听AOF的。
但是RDB性能更好，但是存在丢失的概率更大
AOF持续性的IO性能差一点，但是丢失数据的概率更小
官方建议同时存在：RDB做备用，AOF重写时间长一点，减少性能消耗。
RDB恢复速度快，AOF要执行后，才能算恢复数据。
RDB存在的意义是：可以做异地备份，方式数据因意外丢失！

Redis键过期的策略有（常用）？

定时删除：设置个过期时间，到时间自动删除
惰性删除：如果过期了不管，一旦调用的时候，再判断，过期了再删除
定期删除：(外部手段干扰)定时间对数据库进行检查，删除里面的过期值

Redis 的超卖问题 & 简单分布式锁

单机部署的项目，简单的加jvm锁(也就是传说中的(synchronized)就行了。但是目前是分布式项目，加锁只能保证单机服务问题，就无法保证多机的数据安全问题。我们就需要一个 分布式锁

我们采用redis 来做分布式锁，当然分布式锁有很多方式，redis比较方便一点。

调用的是Redis的 API setnx key value 也就是K 不在在设置V，K在，不设置V

setnx key value   
# 当key 不存在的时候 才会set 值
在 stringRedisTemplate 中 调用的是.opsForValue().setIfAbsent("key",value); 返回一个布尔值

如果单纯这样涉及，就会有所谓的死锁情况，比如项目加锁后，停电，嘎，没有释放锁，锁的key永久都在，所以务必加上key的失效时间

在刁钻一点
加上失效时间 如果写法不对也不能保证100%的没问题

流程图图下

有个问题，服务器挂了，标记未删除

如果在没有删除标记之前，服务器挂了，重启后，所有的请求都去设置标记，但每次都是获得，已经存在标记了，就会带来新的问题。

我们需要对一个key 设置一下超时时间

// 格式：   stringRedisTemplate.expire(key,value,time,时间单位)
// 设置 10 秒 失效时间
stringRedisTemplate.expire("flag",10,TimeUtils.Second);

上面的也有问题，如果添加key 之后在设置失效时间，就会带来新的问题，添加的时候，没设置失效之前挂了。我们就需要在设置key的时候，同时指定时间

    超高并发依旧有问题！！！！

    超高并发依旧有问题！！！！

    超高并发依旧有问题！！！！


        // 添加标记10秒失效
        Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("key",value,10, TimeUtils.Second);

        try {
            if (!result) {
                System.out.println();
            } else {
                System.out.println();
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 删除key标记
            stringRedisTemplate.delete("key");
        }

还有个问题如果 redis 设置key后网络超时了，10秒后，网络正常了或者业务响应了 10秒即分布式锁永久失效（自己加的锁，被别人释放了）

我们设置标记的value 为我们当前操作的 UUID，我们删除的时候，都要去读取匹配我们的UUID ，匹配成功，我们才取删除！

还有问题查到自己的UUID，匹配成功，去删除的时候，10秒失效时间到了，其他线程，一样拿到线程，霍霍数据（锁续命问题）

开辟新线程，去检验主线程是否持有锁，如果有所，重新设置锁时间，手写太要命，用Redis 官方推荐的 Redisson

Redisson ：https://github.com/redisson/redisson

他是对 jedis 增强，虽然没有直接关系！！！ redis son 即 redis的儿子，被官方承认的！

用途：

Redisson 里的lock 机制，是开启定时器（根据存储键的时间/3），重新设置 redis 中键的失效时间，并嵌套调用

Redisson锁的可重入性

`特别说明`：

由于Redis才有主从复制的情况，切换子节点作为主节点时，难免出现主从复制延迟情况，进而造成锁失效。如果Redis是单主节点，就不会有这个情况！

Redisson使用教程

Maven依赖

        <!-- Redisson -->
        <dependency>
            <groupId>org.redisson</groupId>
            <artifactId>redisson</artifactId>
            <version>3.15.0</version>
        </dependency>

注入一个 Bean

    @Bean
    public Redisson redisson() {
        Config config = new Config();
        // Redis是单机服务
        // 如果是集群服务请使用config.useClusterServers().addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7181","rediss://127.0.0.1:7182");
        // 如果是云托管redis自己去redisson官网查询用法即可！
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379").setDatabase(0);
        return (Redisson) Redisson.create(config);
    }

快速使用伪代码，请查看下方更为详尽的代码！

    @Autowired
    Redisson redisson;

    @Test
    public void Redisson入门Demo() {
        String lockKey = "自定义一个key(一般是用户Id锁自己的操作)";
        RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);
        boolean doLockRes = redissonLock.tryLock();
        if (doLockRes) {
            try {
                // TODO 执行业务操作
            } finally {
                if (doLockRes) {
                    redissonLock.unlock();
                }
            }
        } else {
            System.out.println("加锁失败！");
        }
    }

Redisson 更详细的代码

    @Autowired
    private Redisson redisson;

    @SneakyThrows
    @Override
    public void XXXXX(String[] args) {
        String lockKey = "自定义一个key(一般是用户Id锁自己的操作)";
        RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);
        boolean flag = false;
        //todo 使用Redisson 获得一个5秒的分布式锁，如果加载try里，拿锁出现异常，执行释放锁，就会释放了寂寞
        flag = redissonLock.tryLock(5, TimeUnit.SECONDS);
        try {
            if (flag) {
                // TODO 执行自己的业务逻辑 先查询订单数量，再下单。
            } else {
                System.out.println("没有加锁成功,业务不执行执行！！");
            }
        } catch (Exception e) {
            // todo 自己做自己业务的异常处理
        } finally {
            // todo 一旦加锁成功，方法结束必须要释放锁
            if (flag) {
                redissonLock.unlock();
            }
        }
    }

Redis 主从架构锁失效问题

Redlock

Redis的多级缓存一致性问题

Redis与数据库缓存不一致问题

特殊说明：
上述文章均是作者实际操作后产出。烦请各位，请勿直接盗用！转载记得标注原文链接：www.zanglikun.com
第三方平台不会及时更新本文最新内容。如果发现本文资料不全，可访问本人的Java博客搜索：标题关键字。以获取最新全部资料 ❤

Redis的缓存问题 & Redisson & 超卖的解决方案

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