Redis做為目前互聯網標配的技術中間件，在緩存數據庫（K-V）占有市場率一直雄霸榜首。不管是傳統項目重構，還是現在流行的分布式微服務架構，它都有廣泛應用。

物聯網系統????

傳統項目網優系統重構????

而且自從Redis 6.*版本正式發布，里面包含多項重大功能更新使其性能又進一步大幅度提升。更加鞏固了它在緩存數據庫的“一哥”地位。

它在架構中最基本的用法，是分擔數據壓力，提升并發量與用戶感知度。

比如：通過以下的架構，將部分非事務的操作、高頻展示信息、靜態信息等存放在Redis（用戶基本信息、權限信息、區域信息、庫存等）。

用戶請求數據時，會先從Redis獲取，如果Redis有，就直接返回，如果Redis沒有，再從數據庫里獲取，并緩存一份至Redis，下次用戶再請求時，就不用訪問數據庫，節省寶貴的數據庫資源，并提升用戶的感知度（什么操作和硬盤打交道多了，肯定快不起來）。

這時，大廠高頻面試題來了，數據是從數據庫復制到Redis中的，查詢的時候一切安好，如果此時數據發生了變化，如何保證兩者的數據一致性？請結合你的項目經驗進行闡述。

問題我詳細地描述一下：數據在Redis和MySQL都存儲了一份，那你在更新數據時，怎么保證兩邊的數據一致？先更新數據庫，再更新Redis？如下圖所示：

• 步驟1：線程1更新MySQL，庫存=100
  

• 步驟2：線程1更新Redis，庫存=100

• 步驟3：線程2更新MySQL，庫存=90

• 步驟4：線程2更新MySQL，庫存=90

有并發線程1和2，他們兩都需要更新庫存，如果此時命令執行順序按照預期行為走了，好像沒什么問題。

但是，如果在遠程調用過程中，網絡出了問題（抖動、超時、阻塞等）呢？如下圖所示：

• 步驟1：線程1更新MySQL，庫存=100

• 步驟2：線程2更新MySQL，庫存=90

• 步驟3：線程2更新Redis，庫存=90

• 步驟4：線程1更新MySQL，庫存=100

發現問題所在了吧，數據不符合基本邏輯了，這時候在Redis獲取的數據是錯的，和數據庫的信息不一致（數據庫中是90，而Redis中是100）。

當操作序列沒有嚴格按照請求的先后順序執行時，會引發并發安全問題。

沒錯，這就是在架構使用Redis必須考慮的數據一致性解決方案，你有思路么？以下方案你能回答出幾種？

懶加載；

延遲雙刪；

操作隊列，使用鎖；

設置超時時間；

引入其他中間件，Canal。

如果我告訴上面的方案，都行！我想繼續和你聊聊你的實際應用場景是什么？你還有思路么？

Redis作為現在互聯網企業的標配技術棧，在使用它給我們帶來便利的同時，它還會給我們帶來很多問題，數據一致性只是其中一個，除此之外，以下問題你又有考慮到么？

• 緩存擊穿、緩存穿透、緩存雪崩你如何解決？

• 數據傾斜，冷熱數據分離怎么考慮？

• 內存淘汰你如何考慮？

• 分布式鎖的高可用方案你如何考量？

• Redis的性能優化你如何實現？

• epoll底層實現細節

• Redis 6.*新版本特性

  等等，這里就不一一例舉了。
  

上面的問題聽過沒見過，一知半解，又或者不知道如何和實戰結合？沒關系。為了讓大家搞明白Redis在大廠的實戰場景以及它的底層實現細節（面試極愛問）。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的​Redis的各种“坑”，你知道多少？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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