OPPO后端二面，凉了！-缓存

Redis 提供的数据类型有哪些？

Redis 中比较常见的数据类型有下面这些：

5 种基础数据类型：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）、Zset（有序集合）。
3 种特殊数据类型：HyperLogLog（基数统计）、Bitmap （位图）、Geospatial (地理位置)。

除了上面提到的之外，还有一些其他的比如 Bloom filter（布隆过滤器）、Bitfield（位域）。

String 的应用场景有哪些？底层实现是什么？

String 是 Redis 中最简单同时也是最常用的一个数据类型。它是一种二进制安全的数据类型，可以用来存储任何类型的数据比如字符串、整数、浮点数、图片（图片的 base64 编码或者解码或者图片的路径）、序列化后的对象。

String 的常见应用场景如下：

常规数据（比如 Session、Token、序列化后的对象、图片的路径）的缓存；
计数比如用户单位时间的请求数（简单限流可以用到）、页面单位时间的访问数；
分布式锁(利用 SETNX key value 命令可以实现一个最简易的分布式锁)；
……

Redis 是基于 C 语言编写的，但 Redis 的 String 类型的底层实现并不是 C 语言中的字符串（即以空字符 \0 结尾的字符数组），而是自己编写了 SDS（Simple Dynamic String，简单动态字符串）来作为底层实现。

SDS 最早是 Redis 作者为日常 C 语言开发而设计的 C 字符串，后来被应用到了 Redis 上，并经过了大量的修改完善以适合高性能操作。

Redis7.0 的 SDS 的部分源码如下（https://github.com/redis/redis/blob/7.0/src/sds.h）:

/* Note: sdshdr5 is never used, we just access the flags byte directly.
 * However is here to document the layout of type 5 SDS strings. */
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr5 {
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, and 5 msb of string length */
    char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {
    uint8_t len; /* used */
    uint8_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr16 {
    uint16_t len; /* used */
    uint16_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr32 {
    uint32_t len; /* used */
    uint32_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr64 {
    uint64_t len; /* used */
    uint64_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];
};

通过源码可以看出，SDS 共有五种实现方式 SDS_TYPE_5（并未用到）、SDS_TYPE_8、SDS_TYPE_16、SDS_TYPE_32、SDS_TYPE_64，其中只有后四种实际用到。Redis 会根据初始化的长度决定使用哪种类型，从而减少内存的使用。

类型	字节	位
sdshdr5	< 1	<8
sdshdr8	1	8
sdshdr16	2	16
sdshdr32	4	32
sdshdr64	8	64

对于后四种实现都包含了下面这 4 个属性：

len：字符串的长度也就是已经使用的字节数
alloc：总共可用的字符空间大小，alloc-len 就是 SDS 剩余的空间大小
buf[]：实际存储字符串的数组
flags：低三位保存类型标志

SDS 相比于 C 语言中的字符串有如下提升：

可以避免缓冲区溢出：C 语言中的字符串被修改（比如拼接）时，一旦没有分配足够长度的内存空间，就会造成缓冲区溢出。SDS 被修改时，会先根据 len 属性检查空间大小是否满足要求，如果不满足，则先扩展至所需大小再进行修改操作。
获取字符串长度的复杂度较低：C 语言中的字符串的长度通常是经过遍历计数来实现的，时间复杂度为 O(n)。SDS 的长度获取直接读取 len 属性即可，时间复杂度为 O(1)。
减少内存分配次数：为了避免修改（增加/减少）字符串时，每次都需要重新分配内存（C 语言的字符串是这样的），SDS 实现了空间预分配和惰性空间释放两种优化策略。当 SDS 需要增加字符串时，Redis 会为 SDS 分配好内存，并且根据特定的算法分配多余的内存，这样可以减少连续执行字符串增长操作所需的内存重分配次数。当 SDS 需要减少字符串时，这部分内存不会立即被回收，会被记录下来，等待后续使用（支持手动释放，有对应的 API）。
二进制安全：C 语言中的字符串以空字符 \0 作为字符串结束的标识，这存在一些问题，像一些二进制文件（比如图片、视频、音频）就可能包括空字符，C 字符串无法正确保存。SDS 使用 len 属性判断字符串是否结束，不存在这个问题。

???? 多提一嘴，很多文章里 SDS 的定义是下面这样的：

struct sdshdr {
    unsigned int len;
    unsigned int free;
    char buf[];
};

这个也没错，Redis 3.2 之前就是这样定义的。后来，由于这种方式的定义存在问题，len 和 free 的定义用了 4 个字节，造成了浪费。Redis 3.2 之后，Redis 改进了 SDS 的定义，将其划分为了现在的 5 种类型。

String 还是 Hash 存储对象数据更好呢？

String 存储的是序列化后的对象数据，存放的是整个对象。Hash 是对对象的每个字段单独存储，可以获取部分字段的信息，也可以修改或者添加部分字段，节省网络流量。如果对象中某些字段需要经常变动或者经常需要单独查询对象中的个别字段信息，Hash 就非常适合。
String 存储相对来说更加节省内存，缓存相同数量的对象数据，String 消耗的内存约是 Hash 的一半。并且，存储具有多层嵌套的对象时也方便很多。如果系统对性能和资源消耗非常敏感的话，String 就非常适合。

在绝大部分情况，我们建议使用 String 来存储对象数据即可！

多级缓存的是怎么做的？为什么还要再多加一层本地缓存呢？

这个问题的答案摘自《Java 面试指北》（高质量原创 Java 面试小册）

我们这里只来简单聊聊 本地缓存 + 分布式缓存 的多级缓存方案，这也是最常用的多级缓存实现方式。

这个时候估计有很多小伙伴就会问了：既然用了分布式缓存，为什么还要用本地缓存呢？ 。

本地缓存和分布式缓存虽然都属于缓存，但本地缓存的访问速度要远大于分布式缓存，这是因为访问本地缓存不存在额外的网络开销，我们在上面也提到了。

不过，一般情况下，我们也是不建议使用多级缓存的，这会增加维护负担（比如你需要保证一级缓存和二级缓存的数据一致性）。而且，其实际带来的提升效果对于绝大部分业务场景来说其实并不是很大。

这里简单总结一下适合多级缓存的两种业务场景：

缓存的数据不会频繁修改，比较稳定；
数据访问量特别大比如秒杀场景。

多级缓存方案中，第一级缓存（L1）使用本地内存（比如 Caffeine)），第二级缓存（L2）使用分布式缓存（比如 Redis）。

多级缓存

如果 L2 也没有此数据的话，再去数据库查询，数据查询成功后再将数据写入到 L1 和 L2 中。

J2Cache 就是一个基于本地内存和分布式缓存的两级 Java 缓存框架，感兴趣的同学可以研究一下。

Redis 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩区别和解决方案

内容较多，单独写了一篇文章详细介绍：Redis 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩区别和解决方案

如何保证缓存和数据库数据的一致性？

细说的话可以扯很多，但是我觉得其实没太大必要（小声 BB：很多解决方案我也没太弄明白）。我个人觉得引入缓存之后，如果为了短时间的不一致性问题，选择让系统设计变得更加复杂的话，完全没必要。

下面单独对 Cache Aside Pattern（旁路缓存模式） 来聊聊。

Cache Aside Pattern 中遇到写请求是这样的：更新 DB，然后直接删除 cache 。

如果更新数据库成功，而删除缓存这一步失败的情况的话，简单说两个解决方案：

缓存失效时间变短（不推荐，治标不治本）：我们让缓存数据的过期时间变短，这样的话缓存就会从数据库中加载数据。另外，这种解决办法对于先操作缓存后操作数据库的场景不适用。
增加 cache 更新重试机制（常用）：如果 cache 服务当前不可用导致缓存删除失败的话，我们就隔一段时间进行重试，重试次数可以自己定。如果多次重试还是失败的话，我们可以把当前更新失败的 key 存入队列中，等缓存服务可用之后，再将缓存中对应的 key 删除即可。

详细介绍可以参考这篇文章：缓存和数据库一致性问题，看这篇就够了 - 水滴与银弹。

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