缓存面试题精粹：从基础到高级

"缓存面试题大全 pdf版" 缓存是一种用于存储临时数据的技术，旨在提高系统性能和响应速度。它通过将经常访问的数据存储在快速访问的存储介质中，如内存，来减少对慢速介质（如硬盘）的依赖。缓存的存在是基于局部性原理，即程序运行时，数据访问往往呈现出时间和空间上的局部性，即同一数据可能会连续被访问，或者相似数据会被相继访问。 为什么要使用缓存呢？主要原因在于提升系统的读写性能。例如，当数据库（如MySQL）处理高并发读请求时，可能会成为性能瓶颈。而像Redis这样的内存数据库，其读写速度远超传统数据库，可以作为缓存层存储热点数据，显著提高应用的响应速度。此外，缓存还可以降低后端系统的负载，防止因大量请求导致的系统崩溃。 缓存算法是决定缓存效率的关键。其中，LRU（Least Recently Used）是最常用的算法之一。LRU策略的基本思想是，最近最少使用的数据优先被淘汰。当缓存满时，最近最少使用的数据将首先被移除，以腾出空间给新数据。以下是一个简单的LRU缓存实现的Python代码示例： ```python from collections import OrderedDict class LRUCache: def __init__(self, capacity): self.cache = OrderedDict() self.capacity = capacity def get(self, key): if key in self.cache: value = self.cache.pop(key) self.cache[key] = value return value else: return -1 def put(self, key, value): if key in self.cache: del self.cache[key] elif len(self.cache) == self.capacity: self.cache.popitem(last=False) # 移除最久未使用的项 self.cache[key] = value ``` 除了LRU，还有LFU（Least Frequently Used）和随机淘汰等策略。LFU基于数据访问频率，最少访问的数据会被优先淘汰；随机淘汰则简单地随机选择一个数据进行淘汰。 常见的缓存工具有Redis和Memcached。Redis是一个功能丰富的键值存储系统，支持多种数据结构如字符串、哈希、列表、集合和有序集合，广泛应用于缓存、消息队列等场景。Memcached则是一个更轻量级的分布式内存对象缓存系统，主要用于存储小块的字符串和二进制数据。 使用缓存后，会出现一些常见问题，比如缓存一致性问题，即缓存和数据库数据可能不同步。解决这个问题通常采用缓存更新策略，如“先写数据库，再删除缓存”或“先删除缓存，再写数据库”。还有缓存穿透，当请求的数据既不在缓存中也不在数据库中，可能导致大量无效请求冲击数据库，可以通过布隆过滤器来预防。另外，缓存雪崩是指大量缓存同时过期，导致请求全部落到数据库上，可以通过设置合理的过期时间、使用加锁机制或增加冗余缓存来避免。 当查询缓存报错时，提高可用性的方法包括：使用缓存集群以提高容错性，设置适当的错误重试机制，以及使用缓存预热策略，预先加载常用数据到缓存中。 避免缓存雪崩的问题，可以采取以下策略：设置独立的缓存过期时间，使得缓存过期时间分散；使用互斥锁（如Redis的SETNX命令）在缓存失效时进行更新操作，避免大量并发请求同时访问数据库；以及引入随机性，让缓存不是精确在同一时间过期，而是有一定的偏差。 缓存是优化系统性能的重要手段，但同时也需要处理好与之相关的各种问题，以确保系统的稳定性和高效性。