八股文笔记（持续更新）

提示：本笔记基于【新版Java面试专题视频教程，java八股文面试全套真题+深度详解（含大厂高频面试真题）】https://www.bilibili.com/video/BV1yT411H7YK?p=7&vd_source=a91dafe0f846ad7bd19625e392cf76d8 总结

面试

职业技能

总结

如何找的合适的项目

项目模块的深度学习

如何深入学习项目

Redis

面试官可能提问的问题：看你做的项目中，都用到了redis，你最近的项目中哪些场景使用了redis。

结合项目中的业务回答

目的：一是验证你的项目场景的真实性，二_是为了作为深入发问的切入点

缓存

缓存穿透

正常情况

缓存穿透：查询一个不存在的数据，mysql查询不到数据也不会直接写入缓存，就会导致每次请求都查数据库

解决方案一

缓存空数据，查询返回的数据为空，仍把这个空结果进行缓存
优点:简单
缺点:消耗内存，可能会发生不一致的问题

解决方案二

布隆过滤器

会有误判

优点:内存占用较少,没有多余key
缺点:实现复杂，存在误判

面试官：什么是缓存穿透 ? 怎么解决 ?

候选人：

嗯~~，我想一下

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，如果从存储层查不到数据则不写

入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到 DB 去查询，可能导致

DB 挂掉。这种情况大概率是遭到了攻击。

解决方案的话，我们通常都会用布隆过滤器来解决它

面试官：好的，你能介绍一下布隆过滤器吗？

候选人：

嗯，是这样~

布隆过滤器主要是用于检索一个元素是否在一个集合中。我们当时使用的是

redisson实现的布隆过滤器。

它的底层主要是先去初始化一个比较大数组，里面存放的二进制0或1。在一

开始都是0，当一个key来了之后经过3次hash计算，模于数组长度找到数据

的下标然后把数组中原来的0改为1，这样的话，三个数组的位置就能标明一

个key的存在。查找的过程也是一样的。

当然是有缺点的，布隆过滤器有可能会产生一定的误判，我们一般可以设置

这个误判率，大概不会超过5%，其实这个误判是必然存在的，要不就得增

加数组的长度，其实已经算是很划分了，5%以内的误判率一般的项目也能

接受，不至于高并发下压倒数据库。

面试官：什么是缓存击穿 ? 怎么解决 ?

候选人：

嗯！！缓存击穿的意思是对于设置了过期时间的key，缓存在某个时间点过期的时

候，恰好这时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过

期一般都会从后端 DB 加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能

会瞬间把 DB 压垮。

解决方案有两种方式：

第一可以使用互斥锁：当缓存失效时，不立即去load db，先使用如 Redis 的

setnx 去设置一个互斥锁，当操作成功返回时再进行 load db的操作并回设缓

存，否则重试get缓存的方法

第二种方案可以设置当前key逻辑过期，大概是思路如下：

①：在设置key的时候，设置一个过期时间字段一块存入缓存中，不给当前

key设置过期时间

②：当查询的时候，从redis取出数据后判断时间是否过期

③：如果过期则开通另外一个线程进行数据同步，当前线程正常返回数据，

这个数据不是最新

当然两种方案各有利弊：

如果选择数据的强一致性，建议使用分布式锁的方案，性能上可能没那么

高，锁需要等，也有可能产生死锁的问题

如果选择key的逻辑删除，则优先考虑的高可用性，性能比较高，但是数据

同步这块做不到强一致。

缓存击穿

缓存击穿:给某-个key设置了过期时间，当key过期的时候，恰好这时间点对这个key有大量的并发请求过来,这些并发的请求可能会瞬间把DB压垮

解决方案一

互斥锁

保证 数据强一致性

性能差

解决方案二

逻辑过期

总结

面试官：什么是缓存击穿 ? 怎么解决 ?

候选人：

嗯！！缓存击穿的意思是对于设置了过期时间的key，缓存在某个时间点过期的时

候，恰好这时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过

期一般都会从后端 DB 加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能

会瞬间把 DB 压垮。

解决方案有两种方式：

第一可以使用互斥锁：当缓存失效时，不立即去load db，先使用如 Redis 的

setnx 去设置一个互斥锁，当操作成功返回时再进行 load db的操作并回设缓

存，否则重试get缓存的方法

第二种方案可以设置当前key逻辑过期，大概是思路如下：

①：在设置key的时候，设置一个过期时间字段一块存入缓存中，不给当前

key设置过期时间

②：当查询的时候，从redis取出数据后判断时间是否过期

③：如果过期则开通另外一个线程进行数据同步，当前线程正常返回数据，

这个数据不是最新

当然两种方案各有利弊：

如果选择数据的强一致性，建议使用分布式锁的方案，性能上可能没那么

高，锁需要等，也有可能产生死锁的问题

如果选择key的逻辑删除，则优先考虑的高可用性，性能比较高，但是数据

同步这块做不到强一致。

缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或则Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力

解决方案

给不同的key的TTL添加随机值

利用Redis集群提高服务的可用性：哨兵模式、集群模式

给缓存业务添加降级限流策略：ngxin或spring cloud gateway

给业务添加多级缓存：Guava或Caffeine

总结

面试官：什么是缓存雪崩 ? 怎么解决 ?

候选人：

嗯！！

缓存雪崩意思是设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同

时失效，请求全部转发到DB，DB 瞬时压力过重雪崩。与缓存击穿的区别：

雪崩是很多key，击穿是某一个key缓存。

解决方案主要是可以将缓存失效时间分散开，比如可以在原有的失效时间基

础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重

复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。面试官：redis做为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步呢？（双写一致

性）

候选人：嗯！就说我最近做的这个项目，里面有xxxx（根据自己的简历上

写）的功能，需要让数据库与redis高度保持一致，因为要求时效性比较高，

我们当时采用的读写锁保证的强一致性。

我们采用的是redisson实现的读写锁，在读的时候添加共享锁，可以保证读

读不互斥，读写互斥。当我们更新数据的时候，添加排他锁，它是读写，读

读都互斥，这样就能保证在写数据的同时是不会让其他线程读数据的，避免

了脏数据。这里面需要注意的是读方法和写方法上需要使用同一把锁才行。

双写一致

双写一致性：当修改了数据库的数据也要同时更新缓存的数据，缓存和数据库要保持一致

• 读操作：缓存击中，直接返回；缓存未击中查询数据库，写入缓存，设置超时时间
• 写操作：延迟双删

都可能会出现问题

解决办法1

添加分布式锁

强一致、性能低

解决办法2

异步通知

基于Canal的异步通知

总结

面试官：那这个排他锁是如何保证读写、读读互斥的呢？

候选人：其实排他锁底层使用也是setnx，保证了同时只能有一个线程操作

锁住的方法

面试官：你听说过延时双删吗？为什么不用它呢？

候选人：延迟双删，如果是写操作，我们先把缓存中的数据删除，然后更新

数据库，最后再延时删除缓存中的数据，其中这个延时多久不太好确定，在

延时的过程中可能会出现脏数据，并不能保证强一致性，所以没有采用它。

面试官：redis做为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步呢？（双写一致

性）

候选人：嗯！就说我最近做的这个项目，里面有xxxx（根据自己的简历上

写）的功能，数据同步可以有一定的延时（符合大部分业务）

我们当时采用的阿里的canal组件实现数据同步：不需要更改业务代码，部署

一个canal服务。canal服务把自己伪装成mysql的一个从节点，当mysql数据

更新以后，canal会读取binlog数据，然后在通过canal的客户端获取到数据，

的数据，其中这个延时多久不太好确定，在

延时的过程中可能会出现脏数据，并不能保证强一致性，所以没有采用它。

面试官：redis做为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步呢？（双写一致

性）

候选人：嗯！就说我最近做的这个项目，里面有xxxx（根据自己的简历上

写）的功能，数据同步可以有一定的延时（符合大部分业务）

我们当时采用的阿里的canal组件实现数据同步：不需要更改业务代码，部署

一个canal服务。canal服务把自己伪装成mysql的一个从节点，当mysql数据

更新以后，canal会读取binlog数据，然后在通过canal的客户端获取到数据，

更新缓存即可。