前言

来自面试某大厂的Java开发岗位程序员的自述：

今天，我不自量力的面试了某大厂的 Java 开发岗位，迎面走来一位风尘仆仆的中年男子，手里拿着屏幕还亮着的 Mac。他冲着我礼貌的笑了笑，然后说了句“不好意思，让你久等了”，然后示意我坐下，说：“我们开始吧，看了你的简历，觉得你对 Redis 应该掌握的不错，我们今天就来讨论下 Redis……”。我想：“来就来，兵来将挡水来土掩”。

Redis 是什么

面试官：你先来说下 Redis 是什么吧！

我：（这不就是总结下 Redis 的定义和特点嘛）Redis 是 C 语言开发的一个开源的（遵从 BSD 协议）高性能键值对（key-value）的内存数据库，可以用作数据库、缓存、消息中间件等。

它是一种 NoSQL（not-only sql，泛指非关系型数据库）的数据库。

我顿了一下，接着说，Redis 作为一个内存数据库：

• 性能优秀，数据在内存中，读写速度非常快，支持并发 10W QPS。
• 单进程单线程，是线程安全的，采用 IO 多路复用机制。
• 丰富的数据类型，支持字符串（strings）、散列（hashes）、列表（lists）、集合（sets）、有序集合（sorted sets）等。
• 支持数据持久化。可以将内存中数据保存在磁盘中，重启时加载。
• 主从复制，哨兵，高可用。
• 可以用作分布式锁。
• 可以作为消息中间件使用，支持发布订阅。

五种数据类型

面试官：总结的不错，看来是早有准备啊。刚来听你提到 Redis 支持五种数据类型，那你能简单说下这五种数据类型吗？

我：当然可以，但是在说之前，我觉得有必要先来了解下 Redis 内部内存管理是如何描述这 5 种数据类型的。

说着，我拿着笔给面试官画了一张图：

我：首先 Redis 内部使用一个 redisObject 对象来表示所有的 key 和 value。

redisObject 最主要的信息如上图所示：type 表示一个 value 对象具体是何种数据类型，encoding 是不同数据类型在 Redis 内部的存储方式。

比如：type=string 表示 value 存储的是一个普通字符串，那么 encoding 可以是 raw 或者 int。

我顿了一下，接着说，下面我简单说下 5 种数据类型：

①String 是 Redis 最基本的类型，可以理解成与 Memcached一模一样的类型，一个 Key 对应一个 Value。Value 不仅是 String，也可以是数字。

String 类型是二进制安全的，意思是 Redis 的 String 类型可以包含任何数据，比如 jpg 图片或者序列化的对象。String 类型的值最大能存储 512M。

②Hash是一个键值（key-value）的集合。Redis 的 Hash 是一个 String 的 Key 和 Value 的映射表，Hash 特别适合存储对象。常用命令：hget，hset，hgetall 等。

③List 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边） 常用命令：lpush、rpush、lpop、rpop、lrange（获取列表片段）等。

应用场景：List 应用场景非常多，也是 Redis 最重要的数据结构之一，比如 Twitter 的关注列表，粉丝列表都可以用 List 结构来实现。

数据结构：List 就是链表，可以用来当消息队列用。Redis 提供了 List 的 Push 和 Pop 操作，还提供了操作某一段的 API，可以直接查询或者删除某一段的元素。

实现方式：Redis List 的是实现是一个双向链表，既可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了额外的内存开销。

④Set 是 String 类型的无序集合。集合是通过 hashtable 实现的。Set 中的元素是没有顺序的，而且是没有重复的。常用命令：sdd、spop、smembers、sunion 等。

应用场景：Redis Set 对外提供的功能和 List 一样是一个列表，特殊之处在于 Set 是自动去重的，而且 Set 提供了判断某个成员是否在一个 Set 集合中。

⑤Zset 和 Set 一样是 String 类型元素的集合，且不允许重复的元素。常用命令：zadd、zrange、zrem、zcard 等。

使用场景：Sorted Set 可以通过用户额外提供一个优先级（score）的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。

当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择 Sorted Set 结构。

和 Set 相比，Sorted Set关联了一个 Double 类型权重的参数 Score，使得集合中的元素能够按照 Score 进行有序排列，Redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

实现方式：Redis Sorted Set 的内部使用 HashMap 和跳跃表（skipList）来保证数据的存储和有序，HashMap 里放的是成员到 Score 的映射。

而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是 HashMap 里存的 Score，使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。

数据类型应用场景总结：

面试官：想不到你平时也下了不少工夫，那 Redis 缓存你一定用过的吧？

我：用过的。

面试官：那你跟我说下你是怎么用的？

我是结合 Spring Boot 使用的。一般有两种方式，一种是直接通过 RedisTemplate 来使用，另一种是使用 Spring Cache 集成 Redis（也就是注解的方式）。

Redis 缓存

直接通过 RedisTemplate 来使用，使用 Spring Cache 集成 Redis pom.xml 中加入以下依赖：

    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-data-redis
    
    
        org.apache.commons
        commons-pool2
    
    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-web
    
    
        org.springframework.session
        spring-session-data-redis
    

    
        org.projectlombok
        lombok
        true
    
    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-test
        test
    

spring-boot-starter-data-redis：在 Spring Boot 2.x 以后底层不再使用 Jedis，而是换成了 Lettuce。

commons-pool2：用作 Redis 连接池，如不引入启动会报错。

spring-session-data-redis：Spring Session 引入，用作共享 Session。

配置文件 application.yml 的配置：

server:
  port: 8082
  servlet:
    session:
      timeout: 30ms
spring:
  cache:
    type: redis
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    password:
    # redis默认情况下有16个分片，这里配置具体使用的分片，默认为0
    database: 0
    lettuce:
      pool:
        # 连接池最大连接数(使用负数表示没有限制),默认8
        max-active: 100

创建实体类 User.java：

public class User implements Serializable{

    private static final long serialVersionUID = 662692455422902539L;

    private Integer id;

    private String name;

    private Integer age;

    public User() {
    }

    public User(Integer id, String name, Integer age) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    public Integer getId() {
        return id;
    }

    public void setId(Integer id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public Integer getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(Integer age) {
        this.age = age;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "User{" +
                "id=" + id +
                ", name='" + name + '\'' +
                ", age=" + age +
                '}';
    }
}

RedisTemplate 的使用方式

默认情况下的模板只能支持 RedisTemplate，也就是只能存入字符串，所以自定义模板很有必要。

添加配置类 RedisCacheConfig.java：

@Configuration
@AutoConfigureAfter(RedisAutoConfiguration.class)
public class RedisCacheConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate redisCacheTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {

        RedisTemplate template = new RedisTemplate();
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        return template;
    }
}

测试类：

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

    public static Logger logger = LogManager.getLogger(UserController.class);

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Autowired
    private RedisTemplate redisCacheTemplate;

    @RequestMapping("/test")
    public void test() {
        redisCacheTemplate.opsForValue().set("userkey", new User(1, "张三", 25));
        User user = (User) redisCacheTemplate.opsForValue().get("userkey");
        logger.info("当前获取对象：{}", user.toString());
    }

然后在浏览器访问，观察后台日志
http://localhost:8082/user/test

使用 Spring Cache 集成 Redis

Spring Cache 具备很好的灵活性，不仅能够使用 SPEL（spring expression language）来定义缓存的 Key 和各种 Condition，还提供了开箱即用的缓存临时存储方案，也支持和主流的专业缓存如 EhCache、Redis、Guava 的集成。

定义接口 UserService.java：

public interface UserService {

    User save(User user);

    void delete(int id);

    User get(Integer id);
}

接口实现类 UserServiceImpl.java：

@Service
public class UserServiceImpl implements UserService{

    public static Logger logger = LogManager.getLogger(UserServiceImpl.class);

    private static Map userMap = new HashMap();
    static {
        userMap.put(1, new User(1, "肖战", 25));
        userMap.put(2, new User(2, "王一博", 26));
        userMap.put(3, new User(3, "杨紫", 24));
    }


    @CachePut(value ="user", key = "#user.id")
    @Override
    public User save(User user) {
        userMap.put(user.getId(), user);
        logger.info("进入save方法，当前存储对象：{}", user.toString());
        return user;
    }

    @CacheEvict(value="user", key = "#id")
    @Override
    public void delete(int id) {
        userMap.remove(id);
        logger.info("进入delete方法，删除成功");
    }

    @Cacheable(value = "user", key = "#id")
    @Override
    public User get(Integer id) {
        logger.info("进入get方法，当前获取对象：{}", userMap.get(id)==null?null:userMap.get(id).toString());
        return userMap.get(id);
    }
}

为了方便演示数据库的操作，这里直接定义了一个 Map userMap。

这里的核心是三个注解：

• @Cachable
• @CachePut
• @CacheEvict

测试类：UserController

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

    public static Logger logger = LogManager.getLogger(UserController.class);

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Autowired
    private RedisTemplate redisCacheTemplate;

    @Autowired
    private UserService userService;

    @RequestMapping("/test")
    public void test() {
        redisCacheTemplate.opsForValue().set("userkey", new User(1, "张三", 25));
        User user = (User) redisCacheTemplate.opsForValue().get("userkey");
        logger.info("当前获取对象：{}", user.toString());
    }


    @RequestMapping("/add")
    public void add() {
        User user = userService.save(new User(4, "李现", 30));
        logger.info("添加的用户信息：{}",user.toString());
    }

    @RequestMapping("/delete")
    public void delete() {
        userService.delete(4);
    }

    @RequestMapping("/get/{id}")
    public void get(@PathVariable("id") String idStr) throws Exception{
        if (StringUtils.isBlank(idStr)) {
            throw new Exception("id为空");
        }
        Integer id = Integer.parseInt(idStr);
        User user = userService.get(id);
        logger.info("获取的用户信息：{}",user.toString());
    }
}

用缓存要注意，启动类要加上一个注解开启缓存：

@SpringBootApplication(exclude=DataSourceAutoConfiguration.class)
@EnableCaching
public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }

}

①先调用添加接口：
http://localhost:8082/user/add

②再调用查询接口，查询 id=4 的用户信息：

可以看出，这里已经从缓存中获取数据了，因为上一步 add 方法已经把 id=4 的用户数据放入了 Redis 缓存 3、调用删除方法，删除 id=4 的用户信息，同时清除缓存：

④再次调用查询接口，查询 id=4 的用户信息：

没有了缓存，所以进入了 get 方法，从 userMap 中获取。

缓存注解

①@Cacheable

根据方法的请求参数对其结果进行缓存：

• Key：缓存的 Key，可以为空，如果指定要按照 SPEL 表达式编写，如果不指定，则按照方法的所有参数进行组合。
• Value：缓存的名称，必须指定至少一个（如 @Cacheable (value='user')或者 @Cacheable(value={'user1','user2'})）
• Condition：缓存的条件，可以为空，使用 SPEL 编写，返回 true 或者 false，只有为 true 才进行缓存。

②@CachePut

根据方法的请求参数对其结果进行缓存，和 @Cacheable 不同的是，它每次都会触发真实方法的调用。参数描述见上。

③@CacheEvict

根据条件对缓存进行清空：

• Key：同上。
• Value：同上。
• Condition：同上。
• allEntries：是否清空所有缓存内容，缺省为 false，如果指定为 true，则方法调用后将立即清空所有缓存。
• beforeInvocation：是否在方法执行前就清空，缺省为 false，如果指定为 true，则在方法还没有执行的时候就清空缓存。缺省情况下，如果方法执行抛出异常，则不会清空缓存。

2022大厂面试真题
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缓存问题

面试官：看了一下你的 Demo，简单易懂。那你在实际项目中使用缓存有遇到什么问题或者会遇到什么问题你知道吗？

我：缓存和数据库数据一致性问题：分布式环境下非常容易出现缓存和数据库间数据一致性问题，针对这一点，如果项目对缓存的要求是强一致性的，那么就不要使用缓存。

我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率，而无法保证两者间的强一致性。

合适的策略包括合适的缓存更新策略，更新数据库后及时更新缓存、缓存失败时增加重试机制。

面试官：Redis 雪崩了解吗？

我：我了解的，目前电商首页以及热点数据都会去做缓存，一般缓存都是定时任务去刷新，或者查不到之后去更新缓存的，定时任务刷新就有一个问题。

举个栗子：如果首页所有 Key 的失效时间都是 12 小时，中午 12 点刷新的，我零点有个大促活动大量用户涌入，假设每秒 6000 个请求，本来缓存可以抗住每秒 5000 个请求，但是缓存中所有 Key 都失效了。

此时 6000 个/秒的请求全部落在了数据库上，数据库必然扛不住，真实情况可能 DBA 都没反应过来直接挂了。

此时，如果没什么特别的方案来处理，DBA 很着急，重启数据库，但是数据库立马又被新流量给打死了。这就是我理解的缓存雪崩。

我心想：同一时间大面积失效，瞬间 Redis 跟没有一样，那这个数量级别的请求直接打到数据库几乎是灾难性的。

你想想如果挂的是一个用户服务的库，那其他依赖他的库所有接口几乎都会报错。

如果没做熔断等策略基本上就是瞬间挂一片的节奏，你怎么重启用户都会把你打挂，等你重启好的时候，用户早睡觉去了，临睡之前，骂骂咧咧“什么垃圾产品”。

面试官摸摸了自己的头发：嗯，还不错，那这种情况你都是怎么应对的？

我：处理缓存雪崩简单，在批量往 Redis 存数据的时候，把每个 Key 的失效时间都加个随机值就好了，这样可以保证数据不会再同一时间大面积失效。

setRedis（key, value, time+Math.random()*10000）;

如果 Redis 是集群部署，将热点数据均匀分布在不同的 Redis 库中也能避免全部失效。

或者设置热点数据永不过期，有更新操作就更新缓存就好了（比如运维更新了首页商品，那你刷下缓存就好了，不要设置过期时间），电商首页的数据也可以用这个操作，保险。

面试官：那你了解缓存穿透和击穿么，可以说说他们跟雪崩的区别吗？

我：嗯，了解，先说下缓存穿透吧，缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户（黑客）不断发起请求。

举个栗子：我们数据库的 id 都是从 1 自增的，如果发起 id=-1 的数据或者 id 特别大不存在的数据，这样的不断攻击导致数据库压力很大，严重会击垮数据库。

我又接着说：至于缓存击穿嘛，这个跟缓存雪崩有点像，但是又有一点不一样，缓存雪崩是因为大面积的缓存失效，打崩了 DB。

而缓存击穿不同的是缓存击穿是指一个 Key 非常热点，在不停地扛着大量的请求，大并发集中对这一个点进行访问，当这个 Key 在失效的瞬间，持续的大并发直接落到了数据库上，就在这个 Key 的点上击穿了缓存。

面试官露出欣慰的眼光：那他们分别怎么解决？

我：缓存穿透我会在接口层增加校验，比如用户鉴权，参数做校验，不合法的校验直接 return，比如 id 做基础校验，id