考题分析
redis与缓存题目主要集中在案例分析，主要会考察缓存数据一致性，缓存与数据库数据操作等相关问题，此部分比较重要
NoSQL
NoSQL（Not-only SQL）:不仅仅只是SQL，泛指非关系型数据库，用于解决传统关系型数据库难以应对的大数据、高并发、分布式场景
NoSQL分类
NoSQL与关系型数据库对比
Redis
Redis与Memcache
Redis数据类型
redis数据类型包括：String（字符串）、Hash（字典）、List（列表）、Set（集合）、Sorted Set（Zset有序集合），其中Zset主要可以用于排行榜场景
Redis数据淘汰算法
Redis持久化
redis持久化有两种方式：RDB和AOF
RDB：借鉴传统数据库中快照的思想，指定时间间隔将数据进行快照存储
AOF：把每条改变数据集的命令追加到AOF文件末尾
Redis允许同时启用RDB和AOF持久化，这种方式能够兼顾性能和数据安全性，AOF 重写时，先写 RDB 全量数据，再追加增量命令。
Redis主从同步
初次全量同步
- 从节点发送 PSYNC 命令请求同步
- 主节点 bgsave 生成 RDB 快照，同时缓存新的写命令
- 主节点将 RDB 发送给从节点
- 从节点清空数据，加载 RDB
- 主节点将缓存的增量命令发送给从节点
- 从节点执行命令，完成全量同步
后续增量同步 - 主节点每执行一个写命令，就异步发送给从节点
- 使用 复制偏移量、复制积压缓冲区、运行 ID 保证同步
缓存与数据库同步
cache-aside模式
读：先读缓存，缓存命中直接返回；缓存miss读取数据库，同时放入缓存
写：先更新数据库，再直接删除缓存
异步队列同步方案
使用kafka等消息队列，将数据库更新事件异步传递给Redis进行缓存更新，mysql写入后，发送更新事件到消息队列，消费者从消息队列消费消息从而更新redis
Binlog解析同步方案
使用canal工具监听mysql的binlog日志，将数据库的增删改操作同步到redis
缓存常见问题
缓存雪崩
缓存雪崩是指：大量缓存同一时间集体失效（比如一批缓存过期时间一样，到点全部失效，或者redis宕机），导致所有请求全部打到数据库，数据库压力暴增甚至宕机
解决方案
- 过期时间增加随机值
- 开启多级缓存，比如本地缓存+Redis缓存
- 使用锁或队列：保证不会有大量线程同时对数据库进行读写，从而避免缓存失效时大量并发请求落到底层数据库
缓存穿透
缓存穿透是指查询根本不存在的数据，即缓存中没有，数据库也没有，请求每次都穿透到DB
解决方案
- 缓存空值：针对查询不存在的数据，缓存null同时设置较短的过期时间
- 布隆过滤器：将所有可能存在的key进行哈希映射，查询前先检查布隆过滤器是否key存在，如果key不存在，则直接返回空结果；如果key存在，则查询缓存或数据库
布隆过滤器：是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。
优点：空间效率和查询时间都比一般的算法要好得多
缺点：有一定的误识别率和删除困难。
缓存击穿
缓存击穿是指一个热点key突然过期，大量并发请求同时击穿到数据库，与雪崩的区别：雪崩是大量key，击穿是单个热点key
解决方案
- 热点key用不过期
- 加互斥锁：只允许一个线程去数据库查询并重建缓存