Redis缓存三大问题解析，看完保你面试能造火箭，工作能拧螺丝。

发布时间：2020-12-26 06:06:00 所属栏目：交互来源：网络整理

导读：副标题#e# 前言日常的开发中，无不都是使用数据库来进行数据的存储，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以这样看起来并没有什么问题。 ?面试10家公司，收获9个offer，2020年PHP 面试问题一旦涉及大数据量的需求，如一些商品抢购的情景，或

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前言

日常的开发中，无不都是使用数据库来进行数据的存储，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以这样看起来并没有什么问题。

?面试10家公司，收获9个offer，2020年PHP 面试问题

一旦涉及大数据量的需求，如一些商品抢购的情景，或者主页访问量瞬间较大的时候，单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘，磁盘读/写速度问题有严重的性能弊端，详细的磁盘读写原理请参考这一片

在这一瞬间成千上万的请求到来，需要系统在极短的时间内完成成千上万次的读/写操作，这个时候往往不是数据库能够承受的，极其容易造成数据库系统瘫痪，最终导致服务宕机的严重生产问题。

为了克服上述的问题，项目通常会引入NoSQL技术，这是一种基于内存的数据库，并且提供一定的持久化功能。

Redis技术就是NoSQL技术中的一种。Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。

但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。
另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。本篇文章从实际代码操作，来提出解决这三个缓存问题的方案，毕竟Redis的缓存问题是实际面试中高频问点，理论和实操要兼得。

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缓存穿透

缓存穿透是指查询一条数据库和缓存都没有的一条数据，就会一直查询数据库，对数据库的访问压力就会增大，缓存穿透的解决方案，有以下两种：

缓存空对象：代码维护较简单，但是效果不好。
布隆过滤器：代码维护复杂，效果很好。

缓存空对象

缓存空对象是指当一个请求过来缓存中和数据库中都不存在该请求的数据，第一次请求就会跳过缓存进行数据库的访问，并且访问数据库后返回为空，此时也将该空对象进行缓存。

若是再次进行访问该空对象的时候，就会直接击中缓存，而不是再次数据库，缓存空对象实现的原理图如下：

缓存空对象的实现代码如下：

public class UserServiceImpl {
     @Autowired
     UserDAO userDAO;
     @Autowired
     RedisCache redisCache;
 public User findUser(Integer id) {
      Object object = redisCache.get(Integer.toString(id));
      // 缓存中存在，直接返回
      if(object != null) {
           // 检验该对象是否为缓存空对象，是则直接返回null
           if(object instanceof NullValueResultDO) {
                return null;
           }
           return (User)object;
      } else {  
           // 缓存中不存在，查询数据库
           User user = userDAO.getUser(id);
           // 存入缓存
           if(user != null) {
                redisCache.put(Integer.toString(id),user);
           } else {
                // 将空对象存进缓存
                redisCache.put(Integer.toString(id),new NullValueResultDO());
           }
           return user;
      }
 }          
}

缓存空对象的实现代码很简单，但是缓存空对象会带来比较大的问题，就是缓存中会存在很多空对象，占用内存的空间，浪费资源，一个解决的办法就是设置空对象的较短的过期时间，代码如下：

// 再缓存的时候，添加多一个该空对象的过期时间60秒
redisCache.put(Integer.toString(id),new NullValueResultDO(),60);

布隆过滤器

布隆过滤器是一种基于概率的数据结构，主要用来判断某个元素是否在集合内，它具有运行速度快（时间效率），占用内存小的优点（空间效率），但是有一定的误识别率和删除困难的问题。它只能告诉你某个元素一定不在集合内或可能在集合内。

在计算机科学中有一种思想：空间换时间，时间换空间。一般两者是不可兼得，而布隆过滤器运行效率和空间大小都兼得，它是怎么做到的呢？

在布隆过滤器中引用了一个误判率的概念，即它可能会把不属于这个集合的元素认为可能属于这个集合，但是不会把属于这个集合的认为不属于这个集合，布隆过滤器的特点如下：

一个非常大的二进制位数组（数组里只有0和1）
若干个哈希函数
空间效率和查询效率高
不存在漏报（False Negative）：某个元素在某个集合中，肯定能报出来。
可能存在误报（False Positive）：某个元素不在某个集合中，可能也被爆出来。
不提供删除方法，代码维护困难。
位数组初始化都为0，它不存元素的具体值，当元素经过哈希函数哈希后的值（也就是数组下标）对应的数组位置值改为1。

实际布隆过滤器存储数据和查询数据的原理图如下：

可能很多读者看完上面的特点和原理图，还是看不懂，别急下面通过图解一步一步的讲解布隆过滤器，总而言之一句简单的话概括就是布隆过滤器是一个很大二进制的位数组，数组里面只存0和1。

初始化的布隆过滤器的结构图如下：

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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