面试题：Redis在改善MySQL数据查询用户体验中的缓存策略

Question

请阐述在《Redis缓存改善MySQL数据查询的用户体验》场景下，你会采用哪些常见的Redis缓存策略来提高查询效率，并说明每种策略的适用场景。

Answer 1

1. 缓存穿透策略

• 布隆过滤器策略：
  • 适用场景：当有大量不存在的 key 被高频访问，查询数据库压力大时适用。例如在电商商品查询场景，黑客恶意使用不存在的商品 ID 进行查询。
  • 策略说明：在 Redis 中使用布隆过滤器，将所有可能存在的 key 提前添加到布隆过滤器中。当查询时，先经过布隆过滤器判断，若不存在则直接返回，避免查询数据库。
• 空值缓存策略：
  • 适用场景：针对偶尔出现查询不存在数据的场景。比如在用户信息查询中，偶尔有用户输入错误的 ID 进行查询。
  • 策略说明：当查询数据库发现数据不存在时，在 Redis 中缓存一个空值，并设置较短的过期时间。下次相同查询时，直接从 Redis 返回空值，避免重复查询数据库。

2. 缓存雪崩策略

• 过期时间打散策略：
  • 适用场景：大量缓存数据设置了相近的过期时间，可能导致同一时间过期引发雪崩的场景。如电商大促活动，大量商品缓存设置了活动结束时间过期。
  • 策略说明：为缓存数据设置过期时间时，在原计划过期时间基础上，增加一个随机的时间偏移量，让缓存过期时间分散开，避免集中过期。
• 互斥锁策略：
  • 适用场景：适用于对数据一致性要求较高，且缓存重建成本较高的场景。例如核心业务数据的查询，如订单金额等。
  • 策略说明：当缓存失效时，先获取互斥锁，只有获取到锁的请求才去查询数据库并更新缓存，其他请求等待。锁释放后，其他请求直接从缓存获取数据。

3. 缓存击穿策略

• 热点数据永不过期策略：
  • 适用场景：对于热点数据，如热门新闻、热门商品信息等持续被高频访问的场景。
  • 策略说明：将热点数据在 Redis 中设置为永不过期，同时使用后台线程定时更新数据，保证数据的准确性。
• 加互斥锁策略：
  • 适用场景：针对单个热点 key 过期瞬间大量请求涌入的场景，且对数据一致性有一定要求。例如明星微博等热点信息查询。
  • 策略说明：在热点 key 过期时，使用互斥锁，只有一个请求能查询数据库并更新缓存，其他请求等待，防止大量请求同时查询数据库。