高级面试题

redis击穿与穿透

面试题目

redis 击穿、穿透区别，如何设计用例以及完成测试？

公司

• 阿里
• 顺丰

招聘类型

• 社招

解题思路

Redis 的基本概念

在没有添加 Redis 的时候，后端的查询流程是：

1. 用户访问页面。
2. 请求后端服务。
3. 经过逻辑处理后，去数据库查询信息。

在添加 Redis 的之后，后端的查询流程是：

1. 用户访问页面。
2. 请求后端服务。
3. 经过逻辑处理后，先去缓存（Redis）中进行查询，如果查到，则直接返回。
4. 如果没有查到信息，则直接向数据库进行查询，查询到之后，数据库会讲数据信息同步到缓存（Redis）中，以便下次查询。

什么是击穿

当 Redis 某个热 key（比如首页广告）过期或者因为某些异常原因导致于无法从缓存中获取，导致大量的并发访问数据库而崩溃。

举个例子，比如双十一活动中，大量用户同时会查询首页的某个广告服务，正常查询流程中，我们的服务会直接在缓存中进行查询，查到了之后，返回给用户。

但是假设在这个过程中，这个广告服务的 key 过期，即这个缓存失效了，那么就会有大量的并发请求直接打到数据库中，导致数据库崩溃。

如果要复现这个测试场景，可以通过如下的测试步骤进行复现：

1. 获取热 key 的列表（与运维沟通后获取）。
2. 模拟热 key 失效的场景（比如登陆 Redis，直接将热 key 删除）。
3. 查看研发是否有对应的容错机制（降级或熔断），从而能保证主要服务的正常运行。

什么是穿透

缓存穿透就是指：用户不断发起请求缓存和数据库中都没有的数据。

在正常的请求过程中，如果在缓存（Redis）中没有查到信息，则直接向数据库进行查询，查询到之后，数据库会讲数据信息同步到缓存（Redis）中，以便下次查询。

如果是缓存穿透的场景，比如传一个用户 id 为-1，这个用户 id 在缓存里面是肯定不存在的，因为每次请求数据库中也没有对应的数据信息，那么数据库也就不会同步到缓存（Redis）中，所以就会导致，每一次的请求，都会直接打到数据库上，导致数据库崩溃。

如果要复现这个测试场景，可以通过如下的测试步骤进行复现：

1. 不停访问对应服务的接口，传递一个不存在的数据的查询请求。
2. 查看研发是否有对应的容错机制，从而能保证不会有大量的请求打在数据库上。

答案

击穿是指当 Redis 某个热 key（比如首页广告）过期或者因为某些异常原因导致于无法从缓存中获取，导致大量的并发访问数据库而崩溃。如果要复现击穿的测试场景，可以通过如下的测试步骤：

1. 获取热 key 的列表（与运维沟通后获取）。
2. 模拟热 key 失效的场景（比如登陆 Redis，直接将热 key 删除）。
3. 查看研发是否有对应的容错机制（降级或熔断），从而能保证主要服务的正常运行。

穿透是指用户不断发起请求缓存和数据库中都没有的数据，如果要复现穿透这个测试场景，可以通过如下的测试步骤：

1. 不停访问对应服务的接口，传递一个不存在的数据的查询请求。
2. 查看研发是否有对应的容错机制，从而能保证不会有大量的请求打在数据库上。

redis淘汰缓存与更新缓存

面试题目

你们的 Redis 使用的是淘汰缓存还是更新缓存，这两者有什么区别？请详细说明

公司

• 阿里
• 顺丰

招聘类型

• 社招

解题思路

首先，需要了解到在 Redis 中，缓存操作的读与写究竟是一个怎么样的流程

缓存操作流程-读

在添加 Redis 的之后，后端的查询（读）流程是：

1. 请求后端服务。
2. 经过逻辑处理后，先去缓存（Redis）中进行查询，如果查到，则直接返回。
3. 如果没有查到信息，则直接向数据库进行查询，查询到之后，数据库会讲数据信息同步到缓存（Redis）中，以便下次查询。

缓存操作流程-写

在使用 Redis 之后，缓存的更新通常来说有两种方案：

1. 淘汰缓存
2. 更新缓存

什么是淘汰缓存

淘汰缓存的过程为：

1. 更新数据库后，直接将缓存中的记录删除。
2. 查询数据时，就无法从缓存中获取，只能从数据库获取。从数据库获取之后，同步更新缓存。
3. 第二次查询数据时，即可从缓存中读取到最新的数据。

淘汰缓存的优点与缺点：

• 优点：操作简单，性能比较好
• 缺点：淘汰之后下一次请求就会读取数据库，至少会出现一个 cache miss。

什么是更新缓存

更新缓存的过程为：

1. 由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存。
2. 查询数据时，即可从缓存中读取到最新的数据。

答案

更新缓存的优点与缺点：

• 优点：基本不会出现cache miss的情况。
• 缺点：每次更新数据库都更新缓存，比较影响性能。

总结：在实际工作中，具体使用淘汰缓存还是更新缓存应该视情况而定。大部分情况，修改数据成本会高于增加一次cache miss，因此应该选用淘汰缓存。

怎么定位Redis缓存失效问题

面试题目

怎么定位 Redis 缓存失效问题（缓存坏了）？

公司

• 阿里
• Shopee

招聘类型

• 社招

解题思路

什么是缓存失效

简单来说就是由于各种原因导致的缓存不可用，而让原本应该打在 redis 的请求，直接打到了数据库上。

为什么会产生缓存失效

缓存失效对应的一般是以下这四个原因：

• 缓存过期

如果缓存不设计过期时间，那么就永久的占据一块内存，所以通常都会为缓存设计过期时间，一旦缓存过期，缓存数据则完全失效。

• 缓存更新

缓存的更新通常采用“淘汰策略”，一般更新完数据库之后，会直接把缓存淘汰掉，这样在下次用户请求中，如果没有在缓存中拿到信息就会去数据库读取，在向数据库读取成功之后，数据库则会反写到 redis。

但是在这个过程中，有一个极短的时间是没有缓存数据的，如果在这个极短的时间内，正好有大量的请求打进来，那么就会直接打到数据库上面。

• Redis 异常

Redis 异常的话，自然请求也是直接全部打到了数据库，而导致数据库崩溃。

• 网络异常

网络异常和 Redis 异常逻辑相同。

如何解决缓存失效问题

针对于由于各种情况可能产生的缓存失效问题，研发是如何解决的？通常有两种方式：

• 降级： 禁用部分接口，开放核心接口。
• 熔断： 禁用部分服务，开放核心服务。

很多同学看到这两种方式可能很难理解，如果禁用部分接口或服务的话，直接导致的问题就是应用的某些功能是不可用的，依然会影响到用户体验。但是其实这个过程，好比一个人被烧伤，他的手臂已经坏死，医生常常也会抛出这样两难的选择，如果不选择切除手臂，那么 48 小时之后，人就会因为感染而死亡。所以在这种情况下，大部分人都会选择“自断一臂”。

熔断和降级根本目的也是这个，有的用比完全瘫痪强，核心服务可用更比完全瘫痪强。

缓存失效相关的测试点

对于测试来说，除了考虑有哪些原因可能导致缓存失效，我们尽量规避外。还要检查了解到如果真的发生缓存失效的问题，研发是否有对应的解决方案，而不是缓存一失效，系统就瘫痪完全无法使用了。

比如在缓存失效下，可以使用如下的测试步骤，验证降级或者熔断功能的能力：

1. 梳理系统中的核心服务列表（通常直接让研发给出对应列表）。
2. 梳理服务中核心接口列表（通常直接让研发给出对应列表）。
3. 模拟 Redis 失效，查看 redis 失效之后，这些核心服务和核心接口是否还能正常运行。

模拟 redis 缓存失效其实比较简单。其中，直接使用命令切断 redis 和服务的网络连接是最简单的方式。比如使用IPTABLES 和 TC命令。以及阿里云的ChaosBlade命令工具也可以非常容易的实现。

答案

面试碰到这个问题，可以从以下 3 个角度进行回答

• Redis 失效是什么？
• Redis 失效的原因是什么？
• Redis 失效研发应该在哪些方面做什么处理，以及测试是如何去测试的进行回答。

Redis缓存应用场景

面试题目

• Redis缓存应用场景

公司

• 某金融公司

招聘类型

• 社招

答案

什么是 Redis

Redis 是一款开源的缓存数据库，它具有以下特点：

• 读写性能优异（基于内存、IO 的多路复用+单进程）

• 数据类型丰富（k-v，list，set，zset，hash 等数据结构的存储）。

• Redis 支持数据的备份。

• 数据自动过期。

• 发布订阅。

• 分布式。

基于这样的特点，在查询数据的时候，使用与不使用Redis的流程也是完全不一样的。

首先我们先来看在不使用 Redis 进行查询操作的时候，后端的查询流程是：

• 1、用户访问页面。

• 2、请求后端服务。

• 3、经过逻辑处理后，去数据库查询信息。

在添加 Redis 之后，后端的查询流程是：

• 1、用户访问页面。

• 2、请求后端服务。

• 3、经过逻辑处理后，先去缓存（Redis）中进行查询，如果查到，则直接返回。

• 4、如果没有查到信息，则直接向数据库进行查询，查询到之后，数据库会讲数据信息同步到缓存（Redis）中，以便下次查询。

Redis 的应用场景

从以上 Redis 的特点我们可以看出，它适宜的应用场景主要包含：

• 读多写少，并发强的场景，比如秒杀，明星热点。

• 有时间性的业务场景，比如短信验证码。

• 对有序集合数据类型排序，例如排行榜（有序集合数据类型）。

• 对于时效性要求不高，但是数据库请求较多的场景，比如计数器、社交网络。

• Session 会话缓存。

• 消息系统（较少，更多使用专业的消息队列中间件）。

• 单线程的特点可以天然用作分布式锁。（开发关注）