分布式面試之Solr以及redis的面試問題-創(chuàng)新互聯(lián)

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(yīng)用場景一般如下:

分布式面試之Solr以及redis的面試問題

Redis做緩存是最常見的應(yīng)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:

分布式面試之Solr以及redis的面試問題

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(dǎo)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(shè)置時主動刪除空值,并緩存把值進去)

redis:雪崩優(yōu)化

分布式面試之Solr以及redis的面試問題

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(wù)器的高可用。
–監(jiān)控、集群、哨兵。當一個集群里面有一臺服務(wù)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(wù)中,如果個性化推薦服務(wù)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(yīng)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(yù)案設(shè)定。

redis:弱點key優(yōu)化

分布式面試之Solr以及redis的面試問題

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。

分布式面試之Solr以及redis的面試問題

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

分布式面試之Solr以及redis的面試問題

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