redis击穿雪崩穿透的区别，redis击穿 穿透 雪崩,怎么预防

技术面试应该问些什么?应聘者应该如何应对?

比如：当面试官问你redis熟悉吗？你就要把你了解的redis相关的技术点大概说一下，比如数据结构，使用场景，雪崩，击穿，穿透，存储模型，高可用，集群等。

面试官是在询问你的主要任务和职责，同时在考查你是否知道你的关键绩效指标是什么以及你在工作中是不是会给予这些指标足够的重视。你要谈谈你需要达成的工作标准，然后用你自己的理解来进一步解释它们。

一是为人大方，谈吐大方，语言简练，衣着朴素，不要刻意打伴侣，最好把真实的你给对方，不要让人靠模仿型的感觉离开你。要清楚了解用人单位的情况，问得清楚，也可以向用人单位提出挑战，但要掌握一个程度，不要引起误会。

因此面试者除了做好语言表达上的准备，还要准备好当天面职时的合体的着装和良好的精神状态，从容不迫的面对考官的询问。

相关问答

Q1: 什么是redis雪崩

1、什么是雪崩因为缓存层承载了大量的请求，有效的保护了存储 层，但是如果缓存由于某些原因，整体不能够提供服务，于是所有的请求，就会到达存储层，存储层的调用量就会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。

2、- 缓存雪崩：指Redis中大量的key几乎同时过期，然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上，此时数据库层的负载压力会骤增。解决方案是使用分布式锁或者异步更新缓存数据 。

3、这就是缓存雪崩 ：缓存雪崩如果发生了，很可能就把我们的数据库 搞垮 ，导致整个服务瘫痪，造成的后果很严重。对缓存数据设置相同的过期时间，导致某段时间内缓存失效。

4、缓存雪崩是指缓存中大多数的数据在同一时间到达过期时间，而查询数据量巨大，这时候，又是缓存中没有，数据库中有的情况了。防止雪崩的方案简单来说就是错峰过期。

Q2: redis缓存机制一般会影响软件的哪些功能?

1、缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快，可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力。通过将频繁访问的数据存储在Redis中，可以加速数据的获取，提升系统的响应性能。

2、Redis中缓存热点数据，能够保护数据库，提高查询效率。NoSQL，泛指非关系型的数据库。

3、缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加 快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。

Q3: 缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁

缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿都是缓存系统中的问题，但是它们之间有所不同。- 缓存雪崩：指Redis中大量的key几乎同时过期，然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上，此时数据库层的负载压力会骤增。

缓存穿透是指一个请求要访问的数据，缓存和数据库中都没有，而用户短时间、高密度的发起这样的请求，每次都打到数据库服务上，给数据库造成了压力。一般来说这样的请求属于恶意请求。

内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性。

预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。

Redis雪崩效应的解决方案：可以使用分布式锁，单机版的话本地锁消息中间件方式一级和二级缓存Redis+Ehchache均摊分配Redis的key的失效时间解释： 当突然有大量请求到数据库服务器时候，进行请求限制。

Q4: Redis缓存雪崩就这么简单

在实际项目开发中，我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来( 内存昂贵且有限 )，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。

缓存雪崩的英文解释是奔逃的野牛，指的是缓存层当掉之后，并发流量会像奔腾的野牛一样，大量访问后端存储。

Redis雪崩效应的解决方案：可以使用分布式锁，单机版的话本地锁消息中间件方式一级和二级缓存Redis+Ehchache均摊分配Redis的key的失效时间解释： 当突然有大量请求到数据库服务器时候，进行请求限制。

缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。

Q5: redis产生雪崩怎么解决

在实际项目开发中，我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来( 内存昂贵且有限 )，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。

Redis雪崩效应的解决方案：可以使用分布式锁，单机版的话本地锁消息中间件方式一级和二级缓存Redis+Ehchache均摊分配Redis的key的失效时间解释： 当突然有大量请求到数据库服务器时候，进行请求限制。

解决方案是使用分布式锁或者异步更新缓存数据 。- 缓存穿透：指查询一个不存在的数据，由于缓存中也没有该数据，所以每次请求都会到数据库中去查询，导致数据库压力增大。

针对这个场景，对应的解决方案一般来说有三种。借助Redis setNX命令设置一个标志位就行。设置成功的放行，设置失败的就轮询等待。

服务端的Redis 在API服务器的内存都被缓存塞满的时候，我们发现不得不另想解决方案了。最直接的想法就是我们把这些缓存都丢到一个专门的服务器上吧，把它的内存配置的大大的。然后我们就盯上了redis。。

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