[codex] Redis cache governance interview notes

03-database/redis/Redis.md

@@ -1113,6 +1113,30 @@ Distributed Hash Table（DHT） 是一种哈希分布方式，其目的是为了
     Hash环的数据倾斜问题
     引入虚拟节点解决数据倾斜的问题
 
+## 面试补充：缓存治理高频问题
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+Redis 面试题建议把数据结构、缓存模式、集群高可用和一致性治理分开回答。缓存问题尤其要说明“故障发生时如何保护数据库”。
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+### 缓存穿透
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+缓存穿透是请求查询的数据不存在，导致每次都 miss Redis 并打到数据库。治理通常分三层：入口参数校验先拦明显非法请求；布隆过滤器判断 key 是否可能存在；数据库查不到时写入短 TTL 空值缓存，防止同一个不存在 key 反复回源。
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+### 缓存击穿
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+击穿是热点 key 过期瞬间，大量请求同时回源数据库。核心是把并发重建收敛成单线程重建。常见做法是互斥锁、热点 key 逻辑过期、后台主动刷新和本地缓存兜底。锁失败的请求可以短暂等待、返回旧值或快速失败。
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+### 缓存雪崩
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+雪崩是大量 key 同时过期，或 Redis 整体不可用，导致请求集中打到数据库。预防上要给 TTL 加随机抖动、热点永不过期、多级缓存；止血上要限流、熔断、降级和保护数据库连接池。
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+### 大 key 与热 key
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+大 key 会阻塞 Redis 单线程、放大网络传输、拖慢复制和迁移。热 key 会造成单节点负载倾斜。治理手段包括拆分 key、分页读取、异步删除、读本地缓存、热点副本、限流和提前发现。生产上要定期扫描 key 大小和访问分布。
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+### 缓存一致性
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+常见策略是先更新数据库，再删除缓存，并结合重试队列或订阅 binlog 保证删除可靠。对强一致要求高的链路，要缩小缓存使用范围或读主库确认。缓存本质是性能优化组件，不能替代数据库一致性约束。
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