Java面试题-Redis-第三天(缓存更新策略-由旁路缓存策略衍生出的一系列问题)

  1. 问:了解缓存更新策略吗?

了解 先说旁路缓存策略

说了那个写策略

  1. 问:然后问为什么要用那种:

答:降低不一致情况出现

  1. 问:为什么会不一致?

答:请求1先将缓存删了,然后更新数据库 但是更新数据库比较耗时 导致还没更新完 就有一个请求2 来读 读到了数据库中的数据,然后放到缓存中 最后请求一

将数据库数据修改了,导致缓存中的数据是脏数据

  1. 问:就没有解决办法吗?非得先更新数据库,再删缓存吗?

答:有解决办法:

  1. 因为缓存中是脏数据 因此我只需要再次将缓存删掉即可

使用延时双删的策略 隔一段时间再将缓存删掉 或者是添加缓存的时候加上过期时间也行

  1. 这里是因为我还没写完 另外一个请求就去读了

因此可以通过加读写锁的方式,读写是互斥的 必须写完才能读

5.问:先更新然后删缓存就一定没问题吗?

答:

  1. 还是会出问题的,比如说

请求1去db中读数据A 请求2去数据库更新数据A 然后请求1再将数据A写入缓存(当然这种因为写入缓存很快,因此不会缓存还没写完 另外一个请求就进来操作了)

但是一般是不会出现这种问题的,因此可以采用这种写的方案,所以旁路缓存的写策略也是采用的这种

  1. 另外还可能出现删除缓存失败的情况,如果没删成功,那么缓存中还是旧数据

那么有什么办法吗?可以使用消息队列,将失败的key放入到消息队列中,然后进行消费,如果消费失败就重新放入到消息队列中。一直要消费成功才手动ack

那么使用消息队列就没有缺点了吗?还是会有缺点的,因为使用了消息队列,就会对业务代码造成大量的侵入,深深的耦合在一起。

此时还有另一种解决方案:订阅binlog日志的方案,因为只要修改了数据库,binlog中就会有记录,订阅这个binlog服务,将要删除的key放入到消息队列即可

6.问:那么这种旁路缓存策略就没有问题了吗?

答:因为这种写的策略是删除策略,所以不适合写多的场景

  1. 如果是写多,就会频繁的删掉,造成每次都读不到 造成命中率低

  2. 另外这个老是删了,导致如果马上需要数据的话,就不便利 比如说注册

7.问:那么有什么办法可以解决这个问题呢?

也就是解决写多的场景

答:可以使用先更新数据库再更新缓存的写方案,这种因为马上更新了缓存,导致缓存中是有最新数据的,所以就能马上获取到数据,能够命中

8.问:那么这种就没问题了吗?

答:因为这是应对写多场景,因此就会存在写并发

如果说请求1更新先更新数据库然后 因为更新不是那么的快 现在请求2也来更新数据库 请求2在马上更新完数据库之后,又马上更新了缓存,但最后请求1将数据库更新了

导致数据库中存的请求1的数据,而缓存中存的是请求2的数据,造成缓存不一致

那么有解决方案吗?

因为这是写并发,可以使用加锁/分布式锁的方式 这是强一致 影响性能,如果对暂时一致性要求不高,可以使用加过期时间的方式

9.问:那么我可以使用先更新缓存,再更新数据库吗?

一样可能会出现像上面的那种情况 请求1还没更新完数据库呢 第二个请求就干完所有了 然后请求1将数据库修改了 但是缓存中就是旧数据了

解决方案同上

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