java面试每日一背 day2

1.什么是 缓存击穿 ?怎么解决?

缓存击穿是指在高并发 场景下,某个热点key突然过期失效 ,此时大量请求同时访问这个已经过期的key,导致所有请求都直接打到数据库上,造成数据库瞬时压力过大甚至崩溃的情况。

解决方案

1. 互斥锁(Mutex Lock)
  • 当缓存失效时,不是所有请求都去查询数据库

  • 第一个请求获取锁并查询数据库,其他请求等待

  • 数据库查询完成后更新缓存,后续请求直接从缓存获取

java 复制代码
public Object getData(String key) {
    Object value = redis.get(key);
    if (value == null) {
        if (redis.setnx(key_mutex, 1, 60)) { // 获取锁
            value = db.get(key);            // 查询数据库
            redis.set(key, value);          // 更新缓存
            redis.del(key_mutex);           // 释放锁
        } else {
            Thread.sleep(50);               // 等待
            return getData(key);            // 重试
        }
    }
    return value;
}
2. 永不过期策略
  • 对热点key设置永不过期(或逻辑过期)

  • 后台异步更新缓存数据

  • 需要额外的维护逻辑来保证数据一致性

3. 提前续期
  • 在key即将过期前,提前异步刷新缓存

  • 避免在过期时刻大量请求涌入

4. 缓存预热
  • 系统启动时或高峰来临前,预先加载热点数据到缓存

  • 特别适合可预测的热点场景

5. 双缓存策略
  • 设置两级缓存:一级缓存(短期)和二级缓存(长期)

  • 一级缓存失效时从二级缓存获取,同时异步更新一级缓存

最佳实践建议
  1. 对于极热点数据,优先考虑永不过期+后台刷新策略

  2. 一般热点数据使用互斥锁方案,注意锁的粒度要小

  3. 结合业务特点选择合适的方案,可能需要多种方案组合使用

  4. 监控热点key,对高频访问的数据特殊处理

2.什么是缓存雪崩?怎么解决?

缓存雪崩是指在同一时间段内,大量缓存key同时失效或缓存服务宕机,导致所有请求直接打到数据库上,造成数据库瞬时压力激增甚至崩溃的现象。

1. 过期时间随机化
  • 避免大量key同时过期

  • 在基础过期时间上增加随机值(如1-5分钟的随机数)

java 复制代码
// 设置缓存时添加随机过期时间
int expireTime = 3600 + new Random().nextInt(300); // 3600-3900秒
redis.set(key, value, expireTime);
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