面试题：基于Redis和MySQL的复杂业务场景下缓存策略优化

Question

给定一个复杂的业务场景，涉及到多个表之间的关联查询，并且数据更新操作频繁。部分数据在Redis中缓存以提高查询性能，但需要保证与MySQL数据的一致性。请设计一套完整的缓存策略，包括缓存更新机制、缓存失效策略以及如何应对缓存雪崩、缓存穿透等问题，并结合Redis的特性和MySQL的事务机制进行详细说明。

Answer 1

缓存更新机制

1. 读写穿透：
   • 读操作：应用程序先从Redis缓存中读取数据。如果缓存命中，直接返回数据；若缓存未命中，从MySQL数据库查询数据，将查询结果写入Redis缓存，并返回给应用程序。
   • 写操作：应用程序先更新MySQL数据库，使用MySQL的事务机制保证数据的一致性。在事务提交成功后，立即更新Redis缓存，确保缓存数据与数据库数据一致。例如在Java中使用Spring Data JPA进行数据库操作，结合Jedis操作Redis：

@Transactional
public void updateData(YourData data) {
    yourDataRepository.save(data);
    jedis.set("key:" + data.getId(), data.toString());
}

2. 异步更新（基于消息队列）： 写操作时，先将更新操作发送到消息队列（如Kafka、RabbitMQ），应用程序立即返回成功响应给客户端。然后由专门的消息消费者从队列中读取更新消息，先更新MySQL数据库，再更新Redis缓存。这种方式可以提高写操作的响应速度，但需要注意消息的可靠性和幂等性。

缓存失效策略

1. 定时失效：对于一些时效性较强的数据，在写入Redis缓存时设置过期时间（expire）。例如一些实时性要求不高的统计数据，可以设置较短的过期时间，如30分钟。

SET key value EX 1800

2. 主动失效：当数据库中的数据发生更新时，主动删除Redis中对应的缓存数据。结合前面的缓存更新机制，在成功更新数据库后，主动删除缓存。

@Transactional
public void updateData(YourData data) {
    yourDataRepository.save(data);
    jedis.del("key:" + data.getId());
}

应对缓存雪崩

1. 设置不同过期时间：避免大量缓存数据在同一时间过期。对于不同的数据，设置随机的过期时间，如在1 - 2小时之间随机。

int randomExpire = new Random().nextInt(3600) + 3600;
jedis.setex("key", randomExpire, value);

2. 加锁排队：当缓存失效后，在大量请求涌入时，使用分布式锁（如Redis的SETNX命令实现），只允许一个请求去查询数据库并更新缓存，其他请求等待。待第一个请求更新完缓存后，其他请求直接从缓存读取数据。

String lockKey = "lock:key";
while (!jedis.set(lockKey, "locked", "NX", "EX", 10).equals("OK")) {
    Thread.sleep(100);
}
try {
    YourData data = yourDataRepository.findById(id);
    jedis.set("key:" + id, data.toString());
} finally {
    jedis.del(lockKey);
}

3. 二级缓存：采用两级缓存，一级缓存使用Redis，二级缓存可以使用本地缓存（如Guava Cache）。当一级缓存失效时，先从二级缓存读取数据，如果二级缓存也没有，则查询数据库并更新两级缓存。

应对缓存穿透

1. 布隆过滤器：在查询数据前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。如果布隆过滤器判断不存在，则直接返回，不再查询数据库。布隆过滤器可以使用Redis的Bitmap实现。例如使用Google的Guava库中的BloomFilter，在数据写入数据库时，同时写入布隆过滤器：

BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 100000, 0.01);
// 假设dataId是数据的ID
bloomFilter.put(dataId);

查询时：

if (!bloomFilter.mightContain(dataId)) {
    return null;
}

2. 缓存空值：当查询数据库发现数据不存在时，也将空值缓存到Redis中，并设置较短的过期时间，如1分钟。这样下次查询同样的数据时，直接从缓存返回空值，避免重复查询数据库。

YourData data = yourDataRepository.findById(id);
if (data == null) {
    jedis.setex("key:" + id, 60, "");
    return null;
}
jedis.set("key:" + id, data.toString());
return data;