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辛德蕾拉|面试官：Redis缓存了解吗？面对这11道题是否有很多问号？( 十 )


辛德蕾拉|面试官：Redis缓存了解吗？面对这11道题是否有很多问号？解决方式很简单 ， 每次系统 A 从数据库中只要没查到 ， 就写一个空值到缓存里去 ， 比如 set -999 UNKNOWN 。 然后设置一个过期时间 ， 这样的话 ， 下次有相同的 key 来访问的时候 ， 在缓存失效之前 ， 都可以直接从缓存中取数据 。
缓存击穿
缓存击穿 ， 就是说某个key非常热点 ， 访问非常频繁 ， 处于集中式高并发访问的情况 ， 当这个key在失效的瞬间 ， 大量的请求就击穿了缓存 ， 直接请求数据库 ， 就像是在一道屏障上凿开了一个洞 。
解决方式也很简单 ， 可以将热点数据设置为永远不过期；或者基于 redis or zookeeper 实现互斥锁 ， 等待第一个请求构建完缓存之后 ， 再释放锁 ， 进而其它请求才能通过该 key 访问数据 。
9、如何保证缓存与数据库的双写一致性？面试官心理分析你只要用缓存 ， 就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写 ， 你只要是双写 ， 就一定会有数据一致性的问题 ， 那么你如何解决一致性问题？
面试题剖析一般来说 ， 如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况 ， 也就是说如果你的系统不是严格要求“缓存+数据库” 必须保持一致性的话 ， 最好不要做这个方案 ， 即：读请求和写请求串行化 ， 串到一个内存队列里去 。
串行化可以保证一定不会出现不一致的情况 ， 但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低 ， 用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求 。
Cache Aside Pattern
最经典的缓存+数据库读写的模式 ， 就是 Cache Aside Pattern 。- 读的时候 ， 先读缓存 ， 缓存没有的话 ， 就读数据库 ， 然后取出数据后放入缓存 ， 同时返回响应 。- 更新的时候 ， 先更新数据库 ， 然后再删除缓存 。
为什么是删除缓存 ， 而不是更新缓存？
原因很简单 ， 很多时候 ， 在复杂点的缓存场景 ， 缓存不单单是数据库中直接取出来的值 。
比如可能更新了某个表的一个字段 ， 然后其对应的缓存 ， 是需要查询另外两个表的数据并进行运算 ， 才能计算出缓存最新的值的 。
另外更新缓存的代价有时候是很高的 。 是不是说 ， 每次修改数据库的时候 ， 都一定要将其对应的缓存更新一份？也许有的场景是这样 ， 但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景 ， 就不是这样了 。 如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表 ， 缓存也频繁更新 。 但是问题在于 ， 这个缓存到底会不会被频繁访问到？
举个栗子 ， 一个缓存涉及的表的字段 ， 在 1 分钟内就修改了 20 次 ， 或者是 100 次 ， 那么缓存更新 20 次、100 次；但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次 ， 有大量的冷数据 。 实际上 ， 如果你只是删除缓存的话 ， 那么在 1 分钟内 ， 这个缓存不过就重新计算一次而已 ， 开销大幅度降低 。 用到缓存才去算缓存 。
其实删除缓存 ， 而不是更新缓存 ， 就是一个 lazy 计算的思想 ， 不要每次都重新做复杂的计算 ， 不管它会不会用到 ， 而是让它到需要被使用的时候再重新计算 。 像 mybatis ， hibernate ， 都有懒加载思想 。 查询一个部门 ， 部门带了一个员工的 list ， 没有必要说每次查询部门 ， 都里面的 1000 个员工的数据也同时查出来啊 。 80%的情况 ， 查这个部门 ， 就只是要访问这个部门的信息就可以了 。 先查部门 ， 同时要访问里面的员工 ， 那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候 ， 才会去数据库里面查询1000个员工 。
最初级的缓存不一致问题及解决方案
问题：先更新数据库 ， 再删除缓存 。 如果删除缓存失败了 ， 那么会导致数据库中是新数据 ， 缓存中是旧数据 ， 数据就出现了不一致 。


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