分布式面試之Solr以及redis的面試問題

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redis之雪崩問題的解決：首先redis做緩存，應用場景一般如下：

Redis做緩存是最常見的應用場景?？蛻舳苏埱笤诰彺鎸用芯椭苯臃祷?，如果miss就去讀取存儲層，存儲層讀取到就寫入緩存層，然后再返回到客戶端。 
優(yōu)點： 
加速讀寫 
降低后端負載 
缺點： 
數(shù)據(jù)的不一致性 
代碼維護成本 
運維成本

緩存穿透化:

然而緩存可能會遇到這種問題：請求cache拿不到數(shù)據(jù)，就會去存儲層拿，都拿不到時，返回空值（可能會返回大量空值）?；蛘叽a有問題，拿不到數(shù)據(jù)。就會一直請求數(shù)據(jù)。導致后端打崩。

優(yōu)化方法：
1、緩存層緩存空值。
–緩存太多空值，占用更多空間。（優(yōu)化：給個空值過期時間）
–存儲層更新代碼了，緩存層還是空值。（優(yōu)化：后臺設置時主動刪除空值，并緩存把值進去）

redis:雪崩優(yōu)化

redis掛了，客戶端直接請求到數(shù)據(jù)庫里面。數(shù)據(jù)庫負載非常高。甚至數(shù)據(jù)庫拖掛了。

優(yōu)化方法：
1、保持緩存層服務器的高可用。
–監(jiān)控、集群、哨兵。當一個集群里面有一臺服務器有問題，讓哨兵踢出去。
2、依賴隔離組件為后端限流并降級。
比如推薦服務中，如果個性化推薦服務不可用，可以降級為熱點數(shù)據(jù)。
3、提前演練。
演練 緩存層crash后，應用以及后端的負載情況以及可能出現(xiàn)的問題。
對此做一些預案設定。

redis:弱點key優(yōu)化

A、B、C、D同時請求一個資源，不存在時都要去請求存儲層，有可能會拖掛。

優(yōu)化方法： 
1、互斥鎖： 
只允許一個請求重建緩存。 
其他請求等待緩存重建執(zhí)行完，重新從緩存獲取數(shù)據(jù)即可。

2、用戶過期 
–“物理”不過期 
–邏輯設置過期時間（根據(jù)上一次更新時間，構建一個隊列，主動去更新） 
熱點key重建優(yōu)化

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網(wǎng)頁題目：分布式面試之Solr以及redis的面試問題-創(chuàng)新互聯(lián)
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