缓存面试题大全 pdf版

什么是缓存？ 为什么要用缓存？ 请说说有哪些缓存算法？是否能手写一下 LRU 代码的实现？ 常见的常见的缓存工具和框架有哪些 用了缓存之后，有哪些常见问题？ 当查询缓存报错，怎么提高可用性？ 如何避免缓存”雪崩”的问题？ ### 缓存基础知识 #### 什么是缓存？ 缓存是一种数据存储技术，其核心思想是在快速存储设备上存储近期或频繁使用的数据副本，以便能够快速访问这些数据。通过这种方式，缓存可以显著提高数据访问速度并减少延迟。缓存通常位于访问数据的应用程序和服务之间，作为中间层来提供高效的数据访问。 #### 为什么使用缓存？ 使用缓存的主要原因是为了提高应用程序的性能和响应速度。特别是在处理大量用户请求和高并发场景时，缓存能够极大地减轻后端数据存储系统的负担，如数据库服务器的压力。此外，缓存还可以帮助降低服务器成本，因为减少了对昂贵的存储资源的需求。 ### 缓存算法 #### 常见的缓存算法 - **LRU (Least Recently Used)**：最近最少使用算法，当缓存满时，移除最近最少被访问的数据。 - **LFU (Least Frequently Used)**：最不经常使用算法，根据数据项的访问频率来决定哪些应该被淘汰。 - **FIFO (First In First Out)**：先进先出算法，数据按照进入缓存的时间顺序来淘汰。 #### LRU算法的代码实现 下面是一个基于`LinkedHashMap`实现的LRU缓存的基本示例： ```java import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> { private final int cacheSize; public LRUCache(int cacheSize) { // 设置访问顺序，初始容量，负载因子 super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true); this.cacheSize = cacheSize; } @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) { // 当缓存中的元素数量超过设定的阈值时，将返回true，触发删除 return size() > cacheSize; } } ``` ### 常见的缓存工具和框架 在Java后端开发中，有许多常用的缓存工具和框架，它们各具特点： - **本地缓存**： - **Guava LocalCache**：轻量级、易于使用。 - **Ehcache**：功能丰富，支持多种缓存策略。 - **Caffeine**：高性能的本地缓存解决方案，性能优于Guava LocalCache。 - **分布式缓存**： - **Redis**：目前最主流的分布式缓存方案之一，支持多种数据结构，如字符串、列表、哈希表等，并且提供了丰富的客户端库。 - **Memcached**：简单高效的键值存储系统，适用于需要快速存取数据的场景。 - **Tair**：阿里巴巴自研的分布式缓存系统，支持大容量数据存储，适用于大规模应用。 ### 使用缓存后的常见问题 使用缓存时可能会遇到以下几个常见问题： 1. **一致性问题**：缓存和底层数据源之间的数据一致性问题，尤其是在数据更新频繁的情况下。 2. **缓存穿透**：攻击者或错误的查询尝试访问不存在的数据，导致每次查询都必须访问底层数据源。 3. **缓存雪崩**：大量缓存数据在同一时间失效，导致请求瞬间涌向底层数据源，造成系统崩溃。 4. **缓存击穿**：某个非常热门的缓存键失效后，短时间内大量的请求同时访问数据库，导致数据库压力过大。 ### 提高缓存的可用性 为了避免上述问题，可以采取以下措施提高缓存的可用性和效率： - **采用合理的缓存淘汰策略**：选择合适的缓存算法，如LRU，确保缓存空间得到高效利用。 - **缓存预热**：启动服务前加载热点数据到缓存中，避免冷启动时出现大量请求直接访问数据库的情况。 - **使用分布式锁**：在进行缓存更新操作时，使用分布式锁机制防止多个客户端同时访问底层数据源，确保数据的一致性。 - **设置合理的缓存过期时间**：对于热点数据，可以设置较短的过期时间；而对于访问频率较低的数据，则可以设置较长的过期时间，以平衡缓存空间和数据新鲜度。 - **异步更新策略**：使用消息队列或其他异步机制来更新缓存，避免在主业务流程中阻塞。 通过上述方法，可以有效地管理和优化缓存的使用，从而提高整个系统的稳定性和性能。