Redis缓存与数据库的数据一致性是分布式系统中的一个经典挑战。没有完美的通用方案，只有针对特定场景的权衡选择。以下是主要的策略、场景分析和实践建议： 一、核心策略模式 1. Cache-Aside（旁路缓存） 最常见的模式，由应用层控制缓存： // 读流程 1. 读缓存，命中则返回 2. 未命中则读数据库 3. 写入缓存后返回 // 写流程 1.…
Redis如何保证缓存与数据库的数据一致性？
Spring如何解决循环依赖问题？
Spring 通过三级缓存机制解决单例 Bean 的循环依赖问题，但仅适用于通过 setter/字段注入的循环依赖，构造器注入的循环依赖无法通过三级缓存解决。 一、三级缓存结构 // Spring 中的三级缓存 public class DefaultSingletonBeanRegistry { // 一级缓存：存放完全初始化好的 Bean（成品…
Redis的zset底层为什么用跳表而非B+树？
Redis 的 zset（有序集合）底层使用跳表（skip list）而非 B+ 树，主要基于以下几个方面的考量： 1. 实现复杂度 跳表的实现相对简单，代码量少，易于维护和调试。 B+ 树结构复杂，需要处理节点分裂、合并、重新平衡等操作，实现难度较大。 2. 内存性能表现 Redis 是内存数据库，数据完全存储在内存中。跳表作为纯内存数据结构，其…
Java 中 Lock 和 synchronized 的区别是什么？
1. 基本特性对比 特性synchronizedLock (如 ReentrantLock)实现方式Java 关键字，JVM 内置支持Java 接口，需要显式创建对象锁获取自动获取和释放锁需要显式调用 lock() 和 unlock()灵活性较低，结构固定较高，可控制锁的获取时机性能早期版本较差，JDK 1.6 后大幅优化通常性能更好，尤其…
MySQL 中的索引数量是否越多越好？为什么？
MySQL 中的索引数量不是越多越好，索引虽然能提升查询性能，但也会带来明显的副作用。需要根据实际业务场景在查询性能和数据维护成本之间进行权衡。 一、索引的优点 加速数据检索 索引（特别是 B+Tree 索引）可大幅减少 WHERE、JOIN、ORDER BY、GROUP BY 的扫描数据量。 保证数据唯一性 唯一索引可避免数据重复。 优化排序…
MySQL 的索引下推是什么？
MySQL 索引下推（Index Condition Pushdown，ICP） 索引下推是 MySQL 5.6 引入的一项查询优化技术，它允许在存储引擎层执行部分 WHERE 条件的过滤，而不是将所有数据行返回到 Server 层后再进行过滤。 核心原理 在传统的查询处理中： 存储引擎使用索引定位数据 将完整的数据行返回给 Server 层 Se…
mysql like模糊查询如何优化
MySQL LIKE模糊查询优化是一个常见问题，主要原因是LIKE以通配符开头的查询无法使用B-Tree索引。以下是详细的优化方案： 一、索引优化方案 1. 前缀查询优化（LIKE 'prefix%'） -- 可以使用索引 SELECT * FROM users WHERE name LIKE '张%'; -- 创建索引 CREATE INDEX …
Redis 为什么要自定义 SDS？
Redis 自己实现 SDS（Simple Dynamic String）主要是为了克服 C 语言原生字符串在性能、安全性和功能性上的局限，以满足其作为高性能数据库的苛刻要求。 下表清晰地展示了 SDS 与 C 字符串的核心差异： 对比维度C 字符串Redis SDS获取长度复杂度O(N)，需遍历直到 \0O(1)，直接读取 len属性缓冲区溢出…
在生产环境中，如果Mysql的CPU占用率突然彪到了100%，你会如何去排查？
当 MySQL CPU 使用率达到 100% 时，需要系统性地排查。以下是紧急排查步骤和优化建议： 一、紧急处理步骤 1. 快速查看当前运行进程 -- 查看正在执行的查询 SHOW FULL PROCESSLIST; -- 或使用 sys 库（MySQL 5.7+） SELECT * FROM sys.processlist WHERE comma…
MySQL 的索引类型有哪些？
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。就像书本的目录一样，可以快速定位到需要查找的内容。以下是MySQL中索引的主要分类和详解。 一、按数据结构划分 这是最核心的分类方式，决定了索引的底层实现和适用场景。 B+Tree索引 描述：这是MySQL中最常用、最主流的索引类型。InnoDB和MyISAM存储引擎都支持B+Tree索引。 特点： 有序…