??大家好，我是陳哈哈，北漂五年，相信大家和我一樣，
都有一個大廠夢，作為一名資深Java選手，深知面試重要性，接下來我準備用100天時間，基于Java崗面試中的高頻面試題，以每日3題的形式，帶你過一遍熱門面試題及恰如其分的解答，
??一路走來，隨著問題加深，發現不會的也愈來愈多，但底氣著實足了不少，相信不少朋友和我一樣，榷訓月累才是最有效的學習方式！想起高三時一個同學的座右銘：只有沉下去，才能浮上來，共勉（juan），
坐標：成都 環球中心
作者：歪比巴卜
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- 面試題1：怎么解決快取穿透問題的
- 面試題2：說一下快取擊穿吧，你們是怎么解決的？
- 面試題3：那快取雪崩說說你們是怎么解決的
- 每日小結
??本欄目Java開發崗高頻面試題主要出自以下各技術堆疊：Java基礎知識、集合容器、并發編程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL資料庫、Redis快取、RabbitMQ訊息佇列、Linux操作技巧等，
面試題1：怎么解決快取穿透問題的
快取穿透：指快取和資料庫中都沒有的資料，導致所有的請求都打到資料庫上，然后資料庫還查不到（如null），沒法寫快取，造成資料庫短時間執行緒數被打滿而導致其他服務阻塞，最終導致線上服務不可用，此時快取就好像被穿透了一樣，起不到任何作用，
當然，使用快取難免會有穿透的發生，
- 快取容量有限，不可能去快取所有資料，查詢到未被快取的資料就會發生穿透是正常情況，
- 互聯網業務的資料訪問模型一般是遵循
二八原則的，即 20% 的資料為熱點資料，80% 的資料是非熱點不被常訪問的資料，既然快取容量有限，且20%的資料為熱點資料，那我們可以利用有限的容量去快取那 20% 的資料來保護我們的系統，至于80%非熱點不常用的資料發生穿透就穿透了，資料庫吃得住，
??其實，只有大量穿透請求超過了我們后端系統的承受范圍，比如惡意的穿透攻擊，這樣的穿透才有可能把我們的系統給干崩，
??那我們怎樣來解決這種快取穿透問題呢？
- 介面引數校驗：
??防君子不防小人，在引數校驗層加上引數合法性校驗，如查詢訂單ID為20位隨機值，正則核對一下ID長度是否規范，不規范的直接過濾掉，
- 設定空值：
??當訪問快取和DB都沒有查詢到值時，該key我們當做是惡意引數來看，可以將該key的空值寫進快取，設定較短的過期時間，
??但是如果有大量的獲取并不存在資料的穿透請求的話如惡意攻擊，則會浪費快取空間，如果這種null值過量的話，還會淘汰掉本身快取存在的資料，這就會使我們的快取命中率下降，
??因此在使用設定空值方案時，我們要做好監控，預防快取空間被過多null值占領造成的快取空間浪費，如果這種資料量太大，就不再建議使用，那就使用另一種方案，即布隆過濾器，
- 布隆過濾器：
??布隆過濾器在查詢快取之前起到初步過濾作用，布隆過濾器存盤所有可能訪問的 key，將不存在的 key 直接過濾，存在的 key 再進一步查詢快取和資料庫，
??布隆過濾器的特點是判斷不存在的，則一定不存在；判斷存在的，大概率存在，但也有小概率不存在，并且這個概率是可控的，根據具體需求，我們可以讓這個概率小幅降低或變高，
??布隆過濾器由一個 bitSet 和 一組 Hash 函式（演算法）組成，是一種空間效率極高的概率型演算法和資料結構，通過二進制來進行資料存盤，在初始化時，bitSet 的每一位被初始化為0，
當資料加入布隆過濾器集合時，流程如下：
- 經過K個哈希函式計算該資料，回傳K個計算出的hash值
- 這些K個hash值映射到對應的K個二進制的陣列下標
- 將K個下標對應的二進制資料改為1，
布隆過濾器查詢一個key是否在集合中，流程如下：
- 經過K個哈希函式計算該資料，對應計算出的K個hash值
- 經過hash值找到對應的二進制的陣列下標
- 如果存在其中一處位置的二進制資料是0，那么該資料不存在，若是都是1，該資料存在集合中（但由于存在Hash碰撞，
判斷資料存在時可能存在誤判），
布隆過濾器的優缺點
優勢
- 因為存盤的是二進制資料，因此占用的空間很小；
- 它的插入和查詢速度是很是快的，時間復雜度是O（K），能夠聯想一下HashMap的程序；
- 保密性很好，由于自己不存盤任何原始資料，只有二進制資料
缺點
1、存在誤判
??添加資料是經過計算資料的hash值，hash是存在碰撞的，也就是說，存在兩個不一樣的資料計算獲得相同的hash值，
??例如圖中的你好和hello，假如最終算出hash值相同，那么他們會將同一個下標的二進制資料改成1，因此也無法確定key為你好和hello是否存在，
2、洗掉困難
??如上，你好和hello的hash值相同，對應的陣列下標也是同樣的，如果想洗掉你好，即將坐標值改為0，可能會影響到其他key，比如是否會連hello都一塊兒刪了之類的，
課間休息，來看看群里鐵子的組長小姐姐？？
作者：W.M.H
面試題2：說一下快取擊穿吧，你們是怎么解決的？
快取擊穿：指快取中沒有但資料庫中有的資料（一般是熱點資料快取時間到期），這時由于并發用戶特別多，同時讀快取沒讀到資料，又同時去資料庫去查，引起資料庫壓力瞬間增大，線上系統卡住，
解決方案：
1、加互斥鎖（mutex key），在并發的多個請求中，只有第一個請求執行緒能拿到鎖并執行資料庫查詢操作，其他的執行緒拿不到鎖就阻塞等著，等到第一個執行緒將資料寫入快取后，直接走快取，
互斥鎖
??快取擊穿后，多個執行緒會同時去查詢資料庫的這條資料，那么我們可以在第一個查詢資料的請求上使用一個互斥鎖來鎖住它，
??其他的執行緒走到這一步拿不到鎖就等著，等第一個執行緒查詢到了資料，然后做快取，后面的執行緒進來發現已經有快取了，就直接走快取，
static Lock reenLock = new ReentrantLock();
public List<String> getData04() throws InterruptedException {
List<String> result = new ArrayList<String>();
// 從快取讀取資料
result = getDataFromCache();
if (result.isEmpty()) {
if (reenLock.tryLock()) {
try {
System.out.println("拿到鎖了,從DB獲取資料庫后寫入快取");
// 從資料庫查詢資料
result = getDataFromDB();
// 將查詢到的資料寫入快取
setDataToCache(result);
} finally {
reenLock.unlock();// 釋放鎖
}
} else {
result = getDataFromCache();// 先查一下快取
if (result.isEmpty()) {
System.out.println("我沒拿到鎖,快取也沒資料,先小憩一下");
Thread.sleep(100);// 小憩一會兒
return getData04();// 重試
}
}
}
return result;
}
2、熱點資料不過期，根據實際業務情況，在Redis中維護一個熱點資料表，批量設為永不過期（如top1000），并定時更新top1000資料，
??這種方式適用于比較極端的場景，例如流量特別特別大的場景，使用時需要考慮業務能接受資料不一致的時間，還有就是例外情況的處理，不要到時候快取重繪不上，一直是臟資料，那就涼了，
課間休息，來看看群里的lsp直呼西瓜真大的西瓜圖~，嗯，確實大！，
作者：好名字可以讓我的朋友更容易記住我
面試題3：那快取雪崩說說你們是怎么解決的
快取雪崩：大量的熱點 key 設定了相同的過期時間，導在快取在同一時刻全部失效，造成瞬時資料庫請求量大、壓力驟增，引起雪崩，甚至導致資料庫被打掛，快取雪崩其實有點像升級版的快取擊穿，快取擊穿是一個熱點 key，快取雪崩是一組熱點 key，
解決方案：
1、過期時間打散：既然是大量快取集中失效，那最容易想到就是讓他們不集中生效，可以給快取的過期時間時加上一個隨機值時間，使得每個 key 的過期時間分布開來，不會集中在同一時刻失效，
2、熱點資料不過期：快取永不過期，異步更新快取資料，隨不會出現雪崩效應，卻無法保證資料的一致性，
3、加互斥鎖：jvm鎖機制、分布式鎖機制都可以，該方式和快取擊穿一樣，按 key 維度加鎖，對于同一個 key，只允許一個執行緒去計算，其他執行緒原地阻塞等待第一個執行緒的計算結果，然后直接走快取即可，
每日小結
??今天我們復習了面試中常考的Redis相關的三個熱點問題，你做到心中有數了么？對了，如果你的朋友也在準備面試，請將這個系列扔給他，如果他認真對待，肯定會感謝你的！！好了，今天就到這里，學廢了的同學，記得在評論區留言：打卡，，給同學們以激勵，
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標籤：java