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面试问题2

2025/8/8 5:23:17 来源：https://blog.csdn.net/weixin_57973210/article/details/147954465  浏览:  次   关键词：面试问题2

目录

一、分库分表

一、业务量小为什么使用分库分表

二、用户数量增长带来的问题

三、对于带来的问题你是如何思考的？如何解决这些问题。

二、查询优化

1、为什么使用 Redis + Caffeine 多级缓存？各自负责什么角色？缓存命中顺序是怎样的？

1.5 既然你没用到热key探测，那这里的caffine本地缓存和redis缓存的目的是什么

2、Key 是如何构建的

3、你为什么要这么构建，这么构建有什么优缺点

4、Redis 和 Caffeine 哪一层命中率高？为什么

5、如何保证多级缓存之间的一致性？是否会出现 Redis 有值但 Caffeine 为空的情况？怎么处理？

6、你提到通过“随机过期时间”降低缓存雪崩风险，请问是怎么设计的？用的是什么算法？在哪一层设置了过期？

7、为什么只分页查询中设置了caffeine缓存，普通查询请求中不设置的理由是什么

8、为什么只有分页查询要使用缓存？单条数据查询效率是比分页查询高吗？

9、查询单条数据可以不指定主键信息进行查询吧，例如用tag进行查询。这样查询效率会不会降低？

10、数据库中一条图片数据记录的大小是多大？主键信息会构建b+树吗？非主键信息如何进行查找

11、查询单条数据用Get、查询多条数据用Post，原因是什么？

12、查询图片时的id是用户填写还是前端自动填写

13、好。前端会先展示一些图片的缩略图是吧？那么这些图片是什么时候加载到前端的？是如何加载的？

14、queryWrapper应该如何写

15、如何解决数据一致性问题

16、多线程同时查询同一张热门图片，且缓存未命中时，你是怎么避免同时查询数据库的？是否实现了缓存击穿保护？

17、你提到了游戏分区，路由如何实现。

18、是实现了多级缓存，但是好像没有定义热门图片吧

一、分库分表

一、业务量小为什么使用分库分表

一、着眼于未来的高速增长与可伸缩性（Proactive Scalability）

  1. 预期快速增长：

    • 用户量/数据量爆发：如果我们预测项目在不久的将来会有爆发式增长（例如，市场推广、新功能上线、行业风口），那么单库单表很快会成为瓶颈。与其在遇到瓶颈时手忙脚乱地进行大规模重构（这通常伴随着服务中断风险和高昂的开发成本），不如在初期就打下可伸缩的基础。

    • 业务复杂度提升：即使当前数据量不大，但如果业务逻辑复杂，未来可能会引入更多模块和数据类型，这些都可能导致单一数据库压力剧增。

  2. 平滑扩展，避免大爆炸式重构：

    • 提前分库分表，即使初期每个分片的数据量很小，也建立了一套可水平扩展的架构。当数据增长时，我们可以通过增加分片（数据库实例或表）来分散压力，这个过程相对平滑，对现有业务影响较小。

    • “先苦后甜”：初期投入一些精力设计和实现分库分表，是为了避免未来更大规模、更高风险的架构迁移。

二、针对特定场景的性能优化与资源隔离

  1. 热点数据/高并发模块隔离：

    • 即使整体数据量不大，项目中可能存在某个核心模块或某类数据访问频率极高（例如，活动期间的订单表、高频交易的账户表）。将这部分热点数据通过分库（甚至独立的物理服务器）隔离出来，可以避免它影响到其他非核心业务的性能，提高整体系统的稳定性和响应速度。

    • 连接数瓶颈：单一数据库实例的连接数是有限的，高并发场景下容易耗尽。分库可以将连接请求分散到多个数据库实例。

  2. 数据特性差异：

    • 冷热数据分离：项目中可能存在一部分历史数据或归档数据（冷数据），访问频率低，但数据量可能逐渐累积。将其与高频访问的业务数据（热数据）分离开，可以优化热数据的查询性能，并为冷数据选择更经济的存储方案。

    • 不同SLA需求：某些核心业务数据可能需要更高的可用性和更严格的备份恢复策略，通过分库可以为这些数据提供独立的、更高规格的资源保障。

三、业务或合规性需求

  1. 多租户架构 (Multi-tenancy)：

    • 如果项目是为多个独立客户（租户）提供服务的SaaS平台，即使每个租户当前数据量不大，采用基于租户ID的分库分表可以实现数据的物理隔离或逻辑隔离，增强数据的安全性、隐私性和可管理性。不同租户的数据增长和访问模式互不影响。

  2. 数据地域性/合规性要求 (Data Residency/Compliance)：

    • 某些行业或地区对数据存储有特定要求（例如，金融数据、医疗数据、GDPR要求用户数据存储在特定区域）。分库可以方便地将不同区域或不同合规要求的数据存储在符合规定的物理位置。

四、技术探索与团队能力建设

  1. 技术栈演进与储备：

    • 如果团队预见到未来需要处理大规模数据，或者公司有向微服务、分布式架构演进的战略，那么在当前项目中引入分库分表可以作为一次有益的技术探索和实践，帮助团队积累分布式数据存储和管理的经验。

    • 培养团队成员应对复杂数据架构的能力。

  2. 验证架构方案：

    • 在一个规模可控的项目中实践分库分表，可以更好地验证所选分片策略、中间件、运维工具的有效性和稳定性，为未来更大规模的应用打下基础，降低技术风险。

五、降低单一故障点风险

  • 虽然分库分表本身不直接等同于高可用，但将数据分散到不同的数据库实例，一定程度上可以降低单一数据库实例故障导致整个系统瘫痪的风险（即“爆炸半径”缩小）。当然，这需要配合相应的高可用方案（如主从复制、集群）。

当然，也要清醒地认识到分库分表的代价：

  • 复杂度增加：开发、运维、数据迁移、事务处理（分布式事务）、跨库查询等都会变得更加复杂。

  • 成本增加：可能需要更多的数据库实例和管理资源。

  • 引入新的问题：如分片键的选择、数据倾斜、扩容复杂度等。

总结一下，为“项目规模不大”的系统采用分库分表，通常不是为了解决当前的性能瓶颈，而是基于以下一种或多种战略性考量：

  • 对未来的预判和投入：相信业务会快速增长，提前布局。

  • 对特定问题的针对性解决：如热点隔离、多租户需求。

  • 对技术能力和架构演进的规划：为未来做技术储备。

  • 对合规性和安全性的硬性要求。

所以，当被问到这个问题时，我会结合项目的具体背景（业务类型、增长预期、团队情况、技术战略等）来阐述选择分库分表的具体理由。关键在于证明这个决策是经过深思熟虑的，并且收益在未来能够覆盖其带来的复杂性和成本。我会强调这是一种“投资未来”或“解决特定痛点”的策略，而非盲目追求技术时髦。

二、用户数量增长带来的问题

好的，面试官。如果用户数量变得非常大，导致团队空间表（即教程中提到的，为每个旗舰版团队的图片创建一个picture_{spaceId}这样的分表）的数量也变得非常多（例如，成千上万甚至更多），这种“一（旗舰版）团队一表”的分表策略确实会带来一系列新的问题和挑战：

1. 数据库元数据管理与性能问题：

  • 大量的表对象：数据库管理系统（DBMS）需要管理这些数量庞大的表定义、索引、统计信息等元数据。

    • 元数据缓存压力：DBMS内部通常有元数据缓存，表数量过多可能会导致缓存命中率下降，查询元数据（如解析SQL时获取表结构）的开销增加。

    • 系统表膨胀：存储数据库对象定义的系统表会变得非常大，查询这些系统表本身可能变慢。

  • 打开和关闭表句柄的开销：当有请求访问不同的表时，数据库可能需要频繁地打开和关闭表文件句柄（或内存中的表对象描述符），这会带来额外的I/O和CPU开销。MySQL等数据库对同时打开的表数量有限制（table_open_cache）。

  • DDL操作（数据定义）困难：如果需要对所有这些分表进行统一的结构变更（例如，增加一个新列、修改索引），执行成千上万个表的DDL操作会非常耗时、管理困难，且容易出错。

  • 备份与恢复：备份和恢复包含大量小表的数据库可能会比备份少数大表更复杂和耗时。

2. 连接池与连接数压力：

  • 虽然ShardingSphere等中间件会管理与物理数据库的连接，但如果并发请求涉及到大量不同的分表，可能会导致中间件需要与底层数据库建立和维护更多的连接，或者连接被更频繁地切换用于不同表的查询，间接增加连接池压力。

3. ShardingSphere（或其他分片中间件）的压力：

  • 元数据管理：ShardingSphere自身也需要加载和管理所有已知actual-data-nodes（即所有物理分表）的元数据。表数量过多，会增加ShardingSphere启动时间、内存占用，以及路由规则解析的复杂度。

    • 教程中DynamicShardingManager在启动时会扫描并更新所有分表信息，如果表数量巨大，这个启动过程会变慢。

  • 路由性能：虽然单个路由决策可能很快，但如果规则非常复杂或元数据庞大，也可能略微影响路由性能。

4. 应用层管理复杂度：

  • 动态创建与清理表：应用层需要有健壮的逻辑来动态创建新的picture_{spaceId}表（当新的旗舰版空间创建时），以及在空间被删除或降级时清理这些表（如果业务需要）。管理大量表的生命周期是个挑战。

  • 监控与告警：监控成千上万个表的性能指标、存储空间等会非常复杂。

5. 文件系统限制与操作系统开销：

  • 每个数据库表通常对应磁盘上的一个或多个文件。大量的表意味着文件系统中有大量的小文件。

    • 某些文件系统对单个目录下的文件数量有限制。

    • 管理大量小文件本身会给操作系统带来一定的开销。

6. 跨表查询与统计分析困难：

  • 虽然ShardingSphere支持跨分片的查询和聚合，但如果需要对所有团队的图片数据进行统计分析（例如，统计所有旗舰版空间的总图片数、总大小，或者按某个全局维度进行筛选），查询会涉及到扫描所有或大量的分表，性能会很差，实现起来也更复杂。

  • “一团队一表”的模式非常适合“按团队查询”的场景，但不利于全局性的、跨团队的聚合查询。

如何缓解或应对这些问题？

当“一团队一表”导致表数量过多时，说明这种分片策略可能已经达到了其适用性的上限，需要考虑进一步的演进：

  1. 分库（Database Sharding）：

    • 将这些大量的picture_{spaceId}表分散到多个不同的数据库实例（甚至物理服务器）上。

    • 例如，可以根据spaceId的哈希值或范围，决定这个spaceId对应的表应该创建在哪个数据库实例中。

    • 这样可以将元数据管理压力、连接压力、I/O压力分散到多个数据库服务器。ShardingSphere支持分库+分表的组合策略。

  2. 限制分表的粒度/合并小团队表：

    • 不是为每个旗舰版团队都创建一个独立的表，而是采用一种更粗粒度的分片策略。

    • 例如，使用spaceId哈希取模的方式，将多个团队的数据路由到固定数量的物理表中（例如，1024张表）。这样，表的数量是可控的，每个表中会混合多个团队的数据，但通过spaceId仍然可以逻辑隔离。

    • 对于数据量特别小的团队，它们的数据可能就没有必要独立成表，而是和其他小团队共享一个分片表。

  3. 使用更适合海量小租户场景的存储方案：

    • 某些NoSQL数据库（如HBase, Cassandra）或NewSQL数据库在设计上更擅长处理大量独立“租户”数据的存储和扩展。

    • 考虑将图片元数据迁移到这类更具水平扩展能力的存储系统中。

  4. 归档不活跃的团队表：

    • 对于长时间不活跃的团队空间，可以将其对应的picture_{spaceId}表进行归档（例如，迁移到成本更低的存储介质，或者将其数据合并到一个大的归档表中），并从在线系统中移除其独立表结构。

  5. 优化元数据管理和DDL操作：

    • 开发专门的工具或脚本来批量管理大量分表的DDL操作。

    • ShardingSphere等中间件也在不断优化其对大量表的元数据管理能力。

结论：

“一（旗舰版）团队一表”的策略在团队数量较少时，可以提供良好的数据隔离和针对性查询性能。但当用户数量和符合分表条件的团队数量变得非常大时，会导致数据库中物理表数量过多，从而引发元数据管理、连接数、中间件性能、运维复杂度等多方面的问题。

此时，需要重新审视分片策略，可能需要：

  • 升级到分库+分表。

  • 改变分表粒度，采用哈希取模等方式将多个团队映射到固定数量的表中。

  • 考虑使用更适合大规模多租户场景的存储技术。

架构设计是一个权衡和演进的过程。最初选择的方案在系统规模扩大后可能不再是最优的，需要根据新的瓶颈和需求进行调整。教程中引入“一团队一表”可能更多是为了演示ShardingSphere的动态分表能力和按业务维度隔离数据的思想，在实际超大规模应用中，这种策略需要谨慎评估其表数量上限。

三、对于带来的问题你是如何思考的？如何解决这些问题。

面试官您好，对于因“一（旗舰版）团队一表”策略导致物理表数量过多而带来的问题，我的思考和解决思路如下：

核心问题分析：

当物理表数量（例如 picture_{spaceId}）变得非常庞大（成千上万甚至更多）时，主要会遇到以下几类问题：

  1. 数据库元数据管理开销与性能：DBMS管理大量表对象（定义、索引、统计信息）会变慢，系统表膨胀，元数据缓存命中率下降。

  2. 数据库连接与资源消耗：频繁打开/关闭大量表句柄，可能超出table_open_cache限制，增加I/O和CPU。

  3. ShardingSphere（或类似中间件）的压力：中间件自身也需要加载和管理这些表的元数据，增加启动时间、内存占用和路由复杂度。

  4. DDL操作与运维复杂度：对大量表进行结构变更、备份恢复、监控告警等都非常困难。

  5. 文件系统压力：大量表对应大量小文件，可能触及文件系统限制。

  6. 全局查询与统计分析性能差：跨所有或大量分表的聚合查询效率低下。

解决这些问题的核心思路是：控制物理表的数量，或者将压力分散到更低的层次。

具体解决方案与思考过程：

  1. 重新评估分片键和分片算法——控制物理表数量

    • 问题根源：当前是每个（符合条件的）spaceId都对应一个物理表。

    • 解决方案：不再为每个spaceId创建独立的物理表，而是将多个spaceId的数据映射到一组固定数量的物理表中。

      • 哈希取模分片：这是最常见的方法。

        • 设计：预先创建固定数量的物理表，例如picture_0, picture_1, ..., picture_N-1（N通常是2的幂，如1024, 2048）。

        • 路由逻辑：当操作某个spaceId的数据时，通过哈希函数计算hash(spaceId)，然后对N取模 shard_index = hash(spaceId) % N，将请求路由到picture_{shard_index}这张表。

        • ShardingSphere配置：在ShardingSphere的配置中，actual-data-nodes会明确列出这N张物理表。分片算法改为基于spaceId的哈希取模算法。

        • 优点：物理表的数量是固定的、可控的，彻底解决了因spaceId增多导致表无限增长的问题。上述1-5点问题都能得到极大缓解。

        • 缺点：

          • 数据迁移复杂：如果未来需要增加物理分片的数量（例如从N个表扩展到2N个表），需要进行数据迁移，这通常比较复杂。

          • 热点可能集中：如果哈希函数不均匀，或者某些spaceId的访问量远超其他，可能会导致某些分片表成为热点（虽然比所有数据在一个表里要好得多）。

          • 失去了“一团队一表”的物理隔离性：现在一张物理表中会混合多个团队的数据，数据清理、特定团队优化等管理操作会相对复杂一些（但仍然可以通过spaceId进行逻辑筛选）。

    • 思考：这是解决“表数量过多”最直接有效的方法。关键在于选择合适的哈希算法和预估合理的分片数量N。

  2. 引入分库（Database Sharding）——分散数据库压力

    • 问题：即使物理表数量通过哈希取模控制住了，如果总数据量和总并发量还是非常大，单个数据库实例也可能成为瓶颈。

    • 解决方案：在哈希取模分表的基础上，再引入分库。

      • 设计：将这些固定数量的分片表（picture_0到picture_N-1）分散到多个不同的数据库实例上。例如，picture_0到picture_511在DB1，picture_512到picture_1023在DB2。

      • 路由逻辑：ShardingSphere需要配置分库策略（例如，也基于spaceId的哈希或范围，或者更简单地是轮询/固定分配），先确定数据落在哪（或查询哪个）数据库实例，然后再在该实例内根据分表策略确定具体表。

      • 优点：进一步分散了I/O、CPU和元数据管理的压力，提高了系统的整体吞吐量和可用性。

      • 缺点：架构更复杂，需要管理多个数据库实例。分布式事务问题会更加突出。跨库JOIN查询通常不被推荐或性能较差。

    • 思考：这是在单库容量和性能达到极限后的自然演进方向。

  3. 针对全局查询与统计分析的优化

    • 问题：分库分表后，需要跨所有分片进行聚合统计分析会很慢。

    • 解决方案：

      • 数据冗余/汇总表：将需要用于全局统计分析的数据，通过ETL、消息队列同步等方式，冗余存储到专门的分析型数据库（如ClickHouse, Elasticsearch, Greenplum）或数据仓库中，或者在业务数据库中创建汇总表。分析查询在这些专用系统或汇总表上进行。

      • 应用层聚合：对于简单的统计，可以由应用层分别查询各个分片，然后在内存中进行聚合。ShardingSphere也提供了一定的结果归并能力。

      • 限制不必要的全局查询：从业务设计上尽量避免或减少需要实时、精确的全局聚合查询。

    • 思考：这是OLTP系统分片后，处理OLAP需求的常见模式。

  4. DDL操作的自动化与工具化

    • 问题：对大量分表执行DDL仍然困难。

    • 解决方案：

      • 采用哈希取模后，表数量固定，DDL问题缓解很多。

      • 如果仍然需要对固定数量的分表执行DDL，可以开发或使用专门的数据库运维工具/脚本来批量、自动化地执行DDL，并做好灰度发布和回滚预案。

      • ShardingSphere等中间件也可能提供一些辅助DDL的功能。

    • 思考：运维自动化是关键。

  5. 选择更适合的存储引擎或NoSQL方案（如果关系型数据库的表模型成为根本瓶颈）

    • 问题：如果业务特性（例如，Schema不固定、极高的写入并发、地理分布需求）与关系型数据库的“表”模型本身不太匹配，即使分库分表也可能遇到天花板。

    • 解决方案：考虑将部分数据（如图片元数据，特别是如果每个团队的元数据结构差异大或需要灵活扩展）迁移到更适合的NoSQL数据库，如：

      • 文档数据库（MongoDB）：如果每个团队的图片元数据字段可能不同，或者需要灵活的查询。

      • 键值存储（Redis）：用于缓存或存储部分简单元数据。

      • 列式存储（HBase, Cassandra）：如果数据量极大，且主要关注写入吞吐和水平扩展。

    • 思考：这属于更底层的技术选型变更，需要全面评估。

总结我的思考和解决思路：

面对“一团队一表”导致表数量过多的问题，我的首要解决思路是改变分片策略，从“按spaceId精确映射到独立表”转变为“按spaceId哈希取模到固定数量的物理表”。这能直接控制物理表的数量，从根本上缓解因表过多带来的大部分问题。

在此基础上，如果系统规模进一步扩大，再依次考虑：

  • 引入分库，将这些固定数量的表分散到多个数据库实例。

  • 优化全局查询/统计分析，通过数据冗余、汇总或专用分析系统。

  • 加强DDL操作的自动化和管理。

如果关系型数据库的表模型本身成为瓶颈，才会考虑更换或引入NoSQL等其他存储方案。

每一步决策都需要基于当前系统的实际瓶颈、业务需求、成本和团队能力进行权衡。没有一劳永逸的完美方案，架构是一个持续演进和优化的过程。

二、查询优化

1、为什么使用 Redis + Caffeine 多级缓存？各自负责什么角色？缓存命中顺序是怎样的？

一、为什么使用多级缓存（Redis + Caffeine）？

单一的缓存方案（无论是纯本地缓存如Caffeine，还是纯分布式缓存如Redis）都有其局限性。多级缓存旨在结合不同缓存类型的优点，以达到更好的性能、可用性和成本效益平衡。

  1. 极致的访问速度（Caffeine - JVM本地缓存）：

    • Caffeine是一个高性能的JVM本地缓存库。数据存储在应用服务器的内存中。

    • 访问速度极快：直接从内存读取，避免了网络开销和序列化/反序列化开销，延迟通常在纳秒到微秒级别。

    • 降低对后端（Redis/DB）的压力：对于极热点的数据，如果能在本地缓存命中，就能显著减少对下一级缓存（Redis）或最终数据源（数据库）的请求。

  2. 分布式共享与更大容量（Redis - 分布式缓存）：

    • Redis是一个高性能的分布式内存数据库，常被用作分布式缓存。

    • 数据共享：如果应用是分布式部署（多个实例），Redis中的缓存数据可以被所有实例共享。而Caffeine是每个实例独有的。

    • 更大容量：Redis服务器通常可以配置比单个应用JVM更大的内存，可以缓存更多的数据。

    • 持久化选项：Redis支持RDB和AOF持久化，可以在一定程度上保证缓存数据在Redis重启后的恢复（尽管作为缓存，数据通常允许丢失并从数据源重新加载）。

    • 丰富的数据结构：Redis提供多种数据结构，适合缓存不同类型的数据。

  3. 分层过滤请求，提高整体命中率和性能：

    • 通过多级缓存，请求会先尝试在最快的一级缓存（Caffeine）中查找。只有当一级缓存未命中时，才会查询下一级缓存（Redis）。再未命中，才查询最终的数据源（数据库）。

    • 这种分层结构可以：

      • 最大化利用局部性原理：热点数据更有可能停留在速度最快的本地缓存中。

      • 保护后端存储：逐级过滤请求，有效减少了对数据库等慢速存储的直接访问压力。

  4. 提升系统容错性：

    • 教程中提到：“即使Redis出现故障，本地缓存仍可提供服务，减少对数据库的直接依赖。”

    • 如果Redis暂时不可用，Caffeine本地缓存中的数据仍然可以服务一部分请求，提高了系统的韧性（尽管这部分数据可能不是最新的）。

二、各自负责什么角色？

  • Caffeine (本地缓存 / L1 Cache - 一级缓存)：

    • 角色：作为第一道防线，存储访问频率最高、对延迟最敏感的数据。

    • 目标：提供极致的读取性能，最大限度地减少对网络和共享缓存的访问。

    • 特点：

      • 速度快：直接在应用JVM内存中。

      • 容量有限：受限于单个应用实例的内存大小。

      • 数据不共享：每个应用实例有自己独立的Caffeine缓存。

      • 一致性挑战：当数据在数据库中更新后，需要有机制来通知所有应用实例使其本地Caffeine缓存失效或更新，否则可能导致数据不一致。

  • Redis (分布式缓存 / L2 Cache - 二级缓存)：

    • 角色：作为第二道防线和跨实例共享的缓存层。

    • 目标：

      • 当本地缓存（Caffeine）未命中时，提供一个比数据库更快的共享数据源。

      • 解决分布式环境下多应用实例间的数据共享问题。

      • 进一步减轻数据库压力。

    • 特点：

      • 速度较快：虽然涉及网络，但Redis是内存数据库，性能远高于磁盘数据库。

      • 容量较大：可以配置较大的内存。

      • 数据共享：所有应用实例共享同一个Redis缓存。

      • 相对一致性：当数据更新时，只需更新Redis中的一份缓存（并处理好Caffeine的失效），更容易维护跨实例的一致性。

三、缓存命中顺序是怎样的？

多级缓存的查询遵循一个明确的顺序，通常是从最快、最本地的缓存开始，逐级向更慢、更远端的存储查询：

  1. 查询L1 Cache (Caffeine - 本地缓存)：

    • 当应用需要数据时，首先检查当前JVM实例的Caffeine本地缓存中是否存在该数据。

    • 如果命中 (Cache Hit)：直接从Caffeine中获取数据并返回给调用方。查询结束。

  2. 查询L2 Cache (Redis - 分布式缓存)：

    • 如果Caffeine未命中 (Cache Miss)：应用会接着查询Redis分布式缓存。

    • 如果Redis命中 (Cache Hit)：

      • 从Redis中获取数据。

      • 将从Redis获取到的数据写回（populate/backfill）到Caffeine本地缓存中，以便后续对该数据的访问可以直接在本地缓存命中。

      • 将数据返回给调用方。查询结束。

  3. 查询数据源 (Database - 数据库)：

    • 如果Redis也未命中 (Cache Miss)：应用最终会查询数据库（或其他原始数据源）。

    • 从数据库中获取数据。

    • 将从数据库获取到的数据写回到Redis分布式缓存中（设置合理的过期时间）。

    • 同时，也将数据写回到Caffeine本地缓存中（设置合理的过期时间，通常比Redis的过期时间短或有其他淘汰策略）。

    • 将数据返回给调用方。查询结束。

数据更新/失效流程：

当数据发生变更时（例如，通过写操作更新了数据库），为了保证缓存一致性，通常需要：

  1. 更新数据库。

  2. 使Redis缓存失效（或更新）：删除Redis中对应的缓存项，或者更新其值为新数据。

  3. 使Caffeine本地缓存失效：这是一个关键点。由于Caffeine是各个应用实例本地的，需要一种机制来通知所有实例它们本地的Caffeine缓存中的对应项也已失效。常见的方法有：

    • 消息队列：通过MQ（如Redis的Pub/Sub, RocketMQ, Kafka）广播一个缓存失效消息，所有应用实例订阅该消息，收到后清除本地Caffeine缓存。

    • 延迟双删：先删除缓存，再更新数据库，然后延迟一段时间（例如几百毫秒）再次删除缓存。

    • Canal等CDC工具：监听数据库binlog，当数据变更时自动触发缓存失效通知。

总结：

多级缓存（如Redis + Caffeine）通过结合不同缓存的优势，实现了性能、容量、共享性和容错性的平衡。其命中顺序是 Caffeine (L1) -> Redis (L2) -> Database (Data Source)。当数据在较慢的层级被命中时，通常会将其回填到更快的上层缓存中，以优化后续访问。数据一致性的维护是多级缓存中需要仔细设计的核心问题。教程中引入多级缓存，正是为了在图片查询这个高频场景下，提供最佳的性能体验。

1.5 既然你没用到热key探测，那这里的caffine本地缓存和redis缓存的目的是什么

面试官您好，即使教程中没有明确实现复杂的“热Key探测”机制（例如，通过实时流量分析或外部监控来动态识别热点数据），引入Caffeine本地缓存和Redis分布式缓存仍然具有非常重要的目的和价值，主要体现在通用的性能提升、降低后端压力和提高系统可用性方面。

一、Caffeine本地缓存的目的（即使没有热Key探测）：

  1. 极速访问最近/频繁访问的数据（局部热点）：

    • 局部性原理：程序运行时，数据的访问往往具有时间局部性（最近访问过的数据很可能再次被访问）和空间局部性（访问了某个数据，其附近的数据也可能被访问）。

    • 单个用户/会话内的热点：一个用户在浏览图片列表时，可能会反复翻阅最近几页，或者对某些分类/标签进行多次筛选。这些在单个用户会话内或短时间内重复的查询，其参数组合是相同的。

    • Caffeine的作用：即使没有全局的热Key探测，Caffeine也能有效地捕获这些单个应用实例级别、短时间内的局部热点。当同一个查询（相同的Key）在短时间内被多次请求到同一个应用实例时，第一次未命中后从Redis或数据库加载数据并存入Caffeine，后续的请求就能直接从JVM内存中极速获取，避免了重复的网络调用和Redis访问。

    • 显著降低平均延迟：对于这些局部热点访问，Caffeine能将延迟从毫秒级（访问Redis）降低到微秒/纳秒级（访问内存）。

  2. 减轻二级缓存（Redis）的压力：

    • 每当Caffeine本地缓存命中一次，就意味着避免了一次对Redis的查询请求。

    • 在高并发下，即使每个实例只缓存了少量真正被该实例频繁访问的数据，累积起来也能显著减少对共享Redis集群的整体请求量，有助于保持Redis的性能和稳定性。

  3. 短暂的峰值流量缓冲：

    • 当某个查询突然变得热门（例如，某个活动刚开始，大家都去查相关图片），Caffeine可以吸收一部分突发流量，为Redis和数据库提供一定的缓冲。

二、Redis分布式缓存的目的（即使Caffeine存在）：

  1. 跨实例共享缓存，提高整体命中率：

    • 分布式环境：当应用部署了多个实例时，用户的请求可能被负载均衡到任何一个实例。

    • Caffeine的局限：Caffeine是JVM本地缓存，实例A的Caffeine缓存对实例B不可见。如果用户第一次请求数据X被路由到实例A，数据X被缓存在实例A的Caffeine中。第二次请求数据X如果被路由到实例B，实例B的Caffeine中没有数据X，仍然需要回源。

    • Redis的作用：Redis作为共享的二级缓存，使得当实例B的Caffeine未命中时，它可以查询Redis。如果数据X之前已被实例A或其他实例加载到Redis中，那么实例B就能从Redis获取，避免了直接查询数据库。这提高了整个集群范围内的缓存命中率。

  2. 更大容量的缓存存储：

    • 单个应用实例的JVM内存有限，Caffeine能缓存的数据量也受此限制。

    • Redis通常可以配置更大的内存容量，可以缓存比单个Caffeine实例更多的数据，特别是那些不是“极热”但仍然“较热”的数据。

  3. 数据一致性协调的基础（如果本地缓存需要失效通知）：

    • 虽然教程本身没实现，但如果需要解决多节点Caffeine本地缓存的一致性问题（当数据更新时），Redis的Pub/Sub功能常被用作广播缓存失效消息的通道。

  4. 降低数据库压力（核心目的之一）：

    • 无论是Caffeine还是Redis，它们共同的目标都是尽可能地服务读请求，减少对后端数据库的直接访问。数据库通常是系统中并发能力最有限、扩展成本最高的组件。

总结（即使没有显式的热Key探测）：

  • Caffeine（L1本地缓存）：

    • 目的：利用数据访问的局部性原理，为单个应用实例提供极致的低延迟访问，缓存该实例上最频繁或最近访问的数据。

    • 效果：显著提升该实例对这些数据的响应速度，并减轻对L2缓存（Redis）的压力。

  • Redis（L2分布式缓存）：

    • 目的：在分布式环境中提供一个所有应用实例共享的缓存层，缓存那些在整个集群范围内被较频繁访问的数据。

    • 效果：提高跨实例的缓存命中率，提供比数据库更快的访问速度，并作为主要的屏障来保护数据库。

它们的关系是协同互补的：

  • Caffeine处理“热中之热”的数据，追求极致速度。

  • Redis处理“集群范围的热数据”，提供共享和更大容量。

  • 两者共同构成了多级缓存体系，逐层过滤请求，优化性能。

“热Key探测”是一种更高级的缓存优化策略，它可以帮助我们更智能地决定哪些数据应该被“重点关照”（例如，放入Caffeine并设置更长的有效期，或者在Redis中进行特殊处理）。但即使没有这种动态探测，基于LRU/LFU等通用淘汰算法的Caffeine和Redis本身也能够根据实际的访问模式，自动地将访问频率高的数据保留在缓存中。教程中的多级缓存设计，即使没有显式的热Key探测，其基本目标和价值依然成立。

2、Key 是如何构建的

好的，面试官。在教程中，无论是分布式缓存（Redis）还是本地缓存（Caffeine），缓存Key的构建都遵循了相似的原则，目的是确保缓存的唯一性、可管理性和避免冲突。

缓存Key的设计要素（教程中体现）：

  1. 业务前缀/命名空间 (Namespace/Prefix)：

    • 目的：

      • 隔离不同业务/应用的缓存：如果Redis或Caffeine被多个不同的业务模块或甚至不同的应用共享（虽然Caffeine是进程内，但Redis可能是共享的），使用前缀可以防止Key冲突。

      • 易于管理和识别：通过前缀可以清晰地知道这个缓存Key属于哪个业务。

      • 批量操作：方便对某一类缓存进行批量删除或统计（例如，删除所有yupicture:开头的Key）。

    • 教程中的示例：

      • 对于Redis缓存的图片列表："yupicture:listPictureVOByPage:" + hashKey

      • 对于Caffeine缓存的图片列表："listPictureVOByPage:" + hashKey (教程中本地缓存Key也使用了类似结构，但提到可以更精简，不必加项目前缀，因为本地缓存本身就是服务器隔离的。但为了统一和清晰，加上模块前缀也是好习惯)。

  2. 接口/方法标识 (Interface/Method Identifier)：

    • 目的：区分缓存的是哪个接口或方法返回的数据。

    • 教程中的示例：listPictureVOByPage 这部分明确指出了这是针对listPictureVOByPage这个操作（或接口）的缓存。

  3. 查询条件/参数的唯一标识 (Query Condition Identifier)：

    • 目的：由于同一个接口（如listPictureVOByPage）可以接收不同的查询参数（如不同的页码、每页数量、搜索关键词、分类、标签等），不同的参数组合会返回不同的数据结果，因此缓存Key必须能够唯一反映这些参数。

    • 教程中的实现：

      1. 将查询条件对象序列化为JSON字符串：

        String queryCondition = JSONUtil.toJsonStr(pictureQueryRequest);
// pictureQueryRequest 对象包含了 current, size, reviewStatus, searchText, category, tags 等所有影响查询结果的参数。

        content_copydownload

        Use code with caution.Java

      2. 对JSON字符串进行哈希（MD5）：

        String hashKey = DigestUtils.md5DigestAsHex(queryCondition.getBytes());
// 使用MD5对序列化后的查询条件字符串进行哈希，得到一个固定长度的、相对唯一的摘要值。

        content_copydownload

        Use code with caution.Java

        • 为什么哈希？

          • 缩短Key长度：完整的JSON字符串可能很长，不适合直接作为Redis Key的一部分（Redis Key有长度限制，且过长的Key会增加网络开销和内存占用）。MD5生成的是一个32位的十六进制字符串，长度固定。

          • 避免特殊字符问题：JSON字符串中可能包含一些特殊字符，直接用作Key的一部分可能需要转义或处理，哈希后的字符串则比较规整。

          • （近似）唯一性：MD5虽然理论上存在碰撞可能，但对于不同查询条件对象序列化后的JSON字符串，产生相同MD5值的概率极低，在缓存Key场景下通常可以接受这种近似唯一性。

最终构建的缓存Key示例：

  • Redis Key: yupicture:listPictureVOByPage:abcdef1234567890abcdef1234567890

    • yupicture: 项目/业务前缀。

    • listPictureVOByPage: 接口/方法标识。

    • abcdef1234567890abcdef1234567890: 查询条件JSON字符串的MD5哈希值。

  • Caffeine Key (类似): listPictureVOByPage:abcdef1234567890abcdef1234567890

    • 教程提到本地缓存Key可以更精简，例如去掉yupicture:项目前缀，因为本地缓存不存在跨项目冲突的问题。但保持结构一致性也有好处。

Key构建的考虑点总结：

  • 唯一性：确保不同的查询参数组合能映射到不同的缓存Key，避免数据错乱。

  • 可读性/可管理性：通过前缀和方法名，让人能大致理解这个Key对应的是什么数据。

  • 长度和字符集：对于Redis等存储，Key的长度和允许的字符集是有限制的，需要注意。哈希是一个常用的处理手段。

  • 性能：Key的生成过程本身不应过于复杂和耗时。JSON序列化和MD5哈希在大多数情况下性能是可以接受的。

  • 避免冲突：在共享缓存环境中，命名空间隔离非常重要。

教程中采用的这种 “业务前缀 + 方法标识 + 参数哈希” 的方式，是一种构建缓存Key的常见且有效的策略，它兼顾了唯一性、管理性和对存储系统的友好性。

3、你为什么要这么构建，这么构建有什么优缺点

  1. 保证缓存Key的唯一性（针对不同查询参数）：

    • 核心需求：同一个接口，当传入不同的查询参数时，返回的数据是不同的，因此它们必须对应不同的缓存条目。

    • 实现：通过将包含所有影响查询结果的参数的对象（pictureQueryRequest）序列化为JSON字符串，然后再进行MD5哈希，可以为每一种独特的参数组合生成一个（近似）唯一的hashKey。这样，listPictureVOByPage接口在不同查询条件下就能命中或存储到正确的缓存。

  2. 避免Key冲突与数据隔离：

    • 业务前缀 (yupicture:)：在共享的缓存系统（如Redis）中，可能有多个不同的应用或业务模块在使用。通过添加项目/业务特定的前缀，可以有效地将本应用的缓存与其他应用的缓存隔离开，避免Key名称冲突导致的数据覆盖或错乱。

    • 方法标识 (listPictureVOByPage:)：在同一个应用内部，可能有多个不同的方法或接口需要缓存数据。通过加入方法或接口的名称（或其唯一标识），可以区分这些不同来源的缓存，使得Key的语义更清晰，也防止了不同方法如果恰好参数哈希一样（虽然概率极低）时产生冲突。

  3. Key长度可控且规整：

    • 问题：如果直接将序列化后的查询参数JSON字符串作为Key的一部分，当参数对象复杂或参数值较长时，生成的JSON字符串会非常长。过长的Key对Redis等缓存系统不友好（增加内存占用、网络传输开销，可能有长度限制）。

    • MD5哈希的解决：MD5哈希生成的是一个固定长度（32位十六进制字符串）的摘要。无论原始查询条件多复杂，最终Key中代表参数的部分长度都是固定的，这使得Key整体长度可控且格式规整。

  4. 易于管理和调试：

    • 可读性：虽然hashKey部分不可直接读懂其代表的原始参数，但Key的前缀（yupicture:listPictureVOByPage:）提供了足够的上下文信息，便于运维人员或开发人员在查看缓存时（如通过Redis客户端）理解这个Key大致属于哪个应用、哪个接口的缓存。

    • 批量操作：结构化的Key（特别是带有前缀）方便进行批量操作，例如，使用Redis的SCAN命令配合MATCH yupicture:listPictureVOByPage:*来查找或删除所有与该接口相关的缓存。

  5. 避免特殊字符问题：

    • 查询参数或其序列化后的JSON字符串中可能包含空格、换行符或其他特殊字符，这些字符如果直接用作缓存Key的一部分，可能需要进行URL编码或特殊处理，以符合缓存系统对Key字符集的要求。MD5哈希后的结果是字母和数字的组合，不存在这个问题。

缺点：

  1. 哈希碰撞的理论可能性：

    • MD5是一种哈希算法，理论上存在哈希碰撞的可能（即不同的输入产生相同的哈希输出）。虽然对于不同查询参数对象生成的JSON字符串，MD5碰撞的概率在实际应用中极低，但并非绝对为零。如果发生碰撞，会导致两个本应不同的查询结果共用同一个缓存条目，从而返回错误的数据。

    • 缓解：可以选择更安全的哈希算法（如SHA-256），但其输出长度更长，计算开销也略高。在缓存Key场景，MD5通常被认为是可接受的平衡。

  2. Key的可读性降低（参数部分）：

    • hashKey部分是不可逆的，无法从哈希值直接反推出原始的查询参数。这在某些调试场景下可能不太方便，如果需要知道某个具体缓存Key对应的原始查询条件，就需要额外的日志或手段来记录原始条件与哈希值的映射（或者在缓存Value中也存储一份原始查询条件）。

  3. 计算开销：

    • 每次构建Key都需要执行一次JSON序列化和一次MD5哈希计算。虽然这些操作对于现代CPU来说通常很快，但在极高并发、对纳秒级延迟都敏感的场景下，这些计算本身也会引入微小的开销。

    • 优化：如果查询参数对象是不可变的（immutable），并且其hashCode()和equals()方法实现良好，理论上也可以考虑直接使用参数对象的某种字符串表示（如果能保证唯一性和合法性）或其hashCode()作为Key的一部分，但这需要更仔细的设计以避免冲突和保证Key的分布。

  4. 依赖JSON序列化的稳定性：

    • 如果JSON序列化库对于同一个对象（但字段顺序不同，或有无默认值等细微差别）可能产生不同的字符串输出，那么即使逻辑上是相同的查询条件，也可能生成不同的hashKey，导致缓存命中率下降。通常，选择一个稳定的、对字段顺序有固定规则的JSON库，或者在序列化前对参数对象进行规范化处理（如字段排序）可以缓解此问题。

总结：

采用“业务前缀 + 方法标识 + 参数哈希”的Key构建策略，是一种在唯一性、管理性、性能和Key长度之间取得较好平衡的常见做法。它主要的优点是能够有效地为不同查询参数生成唯一的、长度可控的Key，并提供命名空间隔离。其主要缺点是哈希碰撞的理论风险和参数部分可读性的降低，以及轻微的计算开销。

4、Redis 和 Caffeine 哪一层命中率高？为什么

在典型的Redis + Caffeine多级缓存架构中，理论上和实践中，Caffeine（L1 本地缓存）的命中率通常会高于Redis（L2 分布式缓存）的命中率，尤其是在针对热点数据的访问模式下。

原因如下：

  1. 访问顺序决定了过滤效应 (Filtering Effect)：

    • 请求首先到达Caffeine：多级缓存的查询流程是，请求首先尝试从最快的一级缓存（Caffeine）获取数据。

    • 热点数据被Caffeine捕获：如果数据是热点数据（即被频繁访问），那么它在第一次从Redis或数据库加载到Caffeine后，后续的绝大多数请求都会在Caffeine中命中。这些请求根本不会到达Redis层。

    • Redis处理的是“漏网之鱼”：只有当Caffeine未命中时，请求才会继续查询Redis。这意味着Redis主要处理的是那些在单个应用实例的本地缓存中不常出现（或者刚被淘汰）的数据，或者是需要跨实例共享的数据。

  2. 局部性原理 (Principle of Locality)：

    • 时间局部性：如果一个数据项被访问了，那么它在不久的将来很可能再次被访问。Caffeine作为本地缓存，能很好地利用这一点。一旦数据进入Caffeine，后续的重复访问会直接命中。

    • 空间局部性（间接）：虽然Caffeine主要体现时间局部性，但如果相关联的数据经常一起被访问，并且都被加载到Caffeine中，也能提高命中率。

  3. Caffeine的容量与淘汰策略：

    • 针对单个实例的热点：Caffeine的容量虽然受限于单个JVM的内存，但它通常会配置为存储该应用实例最常访问的数据。其高效的淘汰策略（如W-TinyLFU，结合了LRU和LFU的优点）旨在将最有价值的数据保留在缓存中。

    • 更快的淘汰与填充：本地缓存的淘汰和填充速度通常比分布式缓存更快，能更迅速地适应访问模式的变化，将当前的热点数据保留下来。

  4. Redis的角色是共享和更大范围的覆盖：

    • Redis缓存的数据范围更广，因为它服务于所有应用实例。它不仅包含了各个实例可能都会访问的“全局热点”数据，也包含了那些在一个实例中不那么热，但在另一个实例中可能较热的数据。

    • 由于它需要覆盖更广的数据集，并且容量通常也比单个Caffeine实例大，所以对于某个特定实例的请求来说，数据在Redis中的“热度”可能不如其在自身Caffeine中的“热度”那么集中。

一个形象的比喻：

想象一个图书馆（数据库），你常看的书放在你书桌上（Caffeine），你偶尔看或者需要和同事共享的书放在办公室的公共书架上（Redis）。

  • 你每次想看书，肯定先看书桌上有没有。如果你经常看某几本书，它们就一直在书桌上，你每次都能很快找到（Caffeine命中率高）。

  • 只有书桌上没有时，你才会去公共书架找。公共书架上的书更多，但你不一定每本都常看，或者你需要的书可能被同事借走了（需要从图书馆重新调阅，即数据库查询，然后放到公共书架和你的书桌上）。

例外情况或影响因素：

  • 数据访问模式：如果数据访问非常分散，没有明显的热点，或者热点快速、频繁地在不同数据间切换，那么Caffeine的命中率可能会下降，更多的请求会穿透到Redis。

  • Caffeine容量过小：如果Caffeine配置的容量相对于工作集（Working Set，即应用在一段时间内经常访问的数据集合）来说太小，会导致频繁的数据淘汰和未命中，从而降低其命中率，使得Redis的压力增大。

  • 数据更新与缓存失效频率：如果数据更新非常频繁，导致Caffeine中的缓存项频繁失效（通过外部通知机制），那么其命中率也会受影响。

  • 新启动的应用实例：应用实例刚启动时，其Caffeine缓存是空的（冷启动），此时所有请求都会穿透到Redis或数据库，Caffeine命中率为0，直到缓存被逐渐填充起来。

  • 请求路由的均衡性（分布式场景）：如果请求在多个应用实例间分布不均，某些实例可能会承载更多的热点数据请求，其Caffeine命中率可能会更高。

总结：

在设计良好的多级缓存系统中，Caffeine作为L1本地缓存，由于其直接处理所有请求的“第一道关卡”以及利用了局部性原理，其命中率通常期望是最高的。Redis作为L2分布式缓存，处理的是Caffeine“漏掉”的请求，其命中率会低于Caffeine，但高于直接访问数据库。整个多级缓存的目标就是通过这种分层过滤，最大限度地提高整体缓存命中率，降低对后端数据源的访问压力。

5、如何保证多级缓存之间的一致性？是否会出现 Redis 有值但 Caffeine 为空的情况？怎么处理？

好的，面试官。保证多级缓存（如Redis + Caffeine）之间的一致性是多级缓存设计的核心挑战之一。是的，完全可能出现 Redis中有值但Caffeine为空（或为旧值）的情况，这通常发生在数据更新后、缓存失效通知尚未在所有Caffeine实例上完成时。

一、为什么会出现不一致？

  1. 数据更新：当底层数据源（数据库）的数据发生变更（写操作：增、删、改）时：

    • 通常我们会先更新数据库。

    • 然后需要使缓存失效或更新缓存。

  2. Caffeine的本地性：Caffeine是JVM本地缓存，每个应用实例都拥有自己独立的Caffeine缓存。当数据更新后，如果只更新了Redis（或使其失效），而没有一种机制通知所有应用实例其本地Caffeine缓存中的对应项也需要失效，那么就会出现不一致。

    • 场景：

      1. 请求A到达实例1，Caffeine未命中，Redis命中，数据X被加载到实例1的Caffeine。

      2. 数据X在数据库中被修改。

      3. Redis中的数据X被更新或删除。

      4. 请求B到达实例1，如果实例1的Caffeine中的X尚未失效，它会返回旧的X值。

      5. 请求C到达实例2，实例2的Caffeine未命中，从Redis读取到新的X值，加载到实例2的Caffeine。此时实例1和实例2的Caffeine中数据X不一致。

二、如何保证（或趋向于）多级缓存之间的一致性？

目标是当数据更新时，能够及时地使所有层级的缓存（特别是速度最快的Caffeine）中的旧数据失效或更新。常用的策略有：

  1. 缓存更新/失效策略的选择：

    • Cache-Aside (旁路缓存)：这是最常用的模式。

      • 读：先读缓存（Caffeine -> Redis），不命中则读数据库，然后将结果写回缓存（Redis和Caffeine）。

      • 写：先更新数据库，然后直接删除缓存（Redis和Caffeine中的对应项）。下次读时会缓存穿透到数据库，然后重新加载新数据到缓存。这是保证一致性相对简单且推荐的方式。

    • Read-Through / Write-Through / Write-Behind：这些模式通常由缓存库自身提供更深层次的集成，Caffeine和Redis单独使用时，我们主要通过应用层逻辑实现Cache-Aside。

  2. 数据更新时主动失效所有层级缓存：

    • 当执行写操作（更新数据库）成功后，必须：

      1. 删除/更新Redis中的缓存：这是保证分布式共享缓存层一致性的基础。

      2. 通知所有应用实例删除其本地Caffeine缓存中的对应项。这是关键步骤。

  3. 通知机制（使本地Caffeine缓存失效）：

    • 消息队列 (Message Queue - MQ)：

      • 推荐方式。当数据在数据库中更新并且Redis缓存被操作（通常是删除）后，发送一个“缓存失效”消息到MQ的一个特定主题（Topic）。

      • 所有应用实例都订阅这个主题。

      • 每个实例收到失效消息后，解析出需要失效的缓存Key，然后调用其本地Caffeine缓存的invalidate(key)或invalidateAll(keys)方法来清除对应的本地缓存项。

      • MQ选择：可以使用Redis的Pub/Sub功能（轻量级，但消息可靠性稍弱），或者更专业的MQ如RocketMQ、Kafka、RabbitMQ（可靠性更高，但更重）。

    • Canal + MQ/消息总线：

      • 使用Canal等工具订阅数据库的binlog变更。

      • 当监听到数据表发生变化时，Canal将变更信息发送到MQ。

      • 应用实例订阅MQ，根据变更信息来判断哪些本地Caffeine缓存需要失效。这种方式可以不侵入业务代码的写操作。

    • 分布式协调服务（如Zookeeper, Etcd）：不常用作缓存失效通知，因为其主要设计目标不是高吞吐量的消息传递。

    • 自定义广播机制：如果不想引入MQ，理论上也可以自己实现一个简单的节点间广播机制（如基于HTTP轮询、gRPC广播等），但这通常更复杂且不可靠。

  4. 设置合理的缓存过期时间（TTL）：

    • 为Caffeine和Redis中的缓存项都设置一个过期时间。

    • Caffeine的TTL通常比Redis的TTL短。例如，Caffeine缓存5分钟，Redis缓存1小时。

    • 即使主动失效通知因为某些原因失败或延迟，缓存最终也会因为超时而过期，从而有机会从下一级缓存或数据库加载新数据。这是一种最终一致性的保障。

    • 这不能完全替代主动失效，因为在TTL内仍然可能存在不一致。

  5. 延迟双删（Double Delete with Delay） - 作为辅助或兜底：

    • 步骤：1. 删除缓存；2. 更新数据库；3. 延迟一段时间（如几百毫秒或1秒）；4. 再次删除缓存。

    • 目的：防止在步骤1删除缓存后、步骤2更新数据库完成前，有并发的读请求将旧数据又加载回了缓存。延迟后的第二次删除可以清理掉这种“脏”缓存。

    • 缺点：延迟时间的确定比较 tricky，且在延迟窗口内仍有不一致风险。通常不作为主要的强一致性手段。

三、是否会出现 Redis 有值但 Caffeine 为空的情况？怎么处理？

是的，这种情况是多级缓存查询流程中的正常现象，也是其设计目标之一。

  • 出现场景：

    1. Caffeine缓存未命中，Redis缓存命中：这是最典型的情况。请求先查Caffeine，发现没有（或已过期），然后去查Redis，Redis中有数据。

    2. 应用实例冷启动：某个应用实例刚启动，其Caffeine缓存是空的。第一个请求过来，Caffeine必然未命中，会去查Redis。

    3. Caffeine缓存项因淘汰策略被移除：即使数据之前在Caffeine中，也可能因为Caffeine容量达到上限，根据LRU/LFU/W-TinyLFU等策略，该数据项被淘汰了，但它在Redis中可能仍然存在（因为Redis容量更大或过期时间更长）。

    4. Caffeine缓存项主动失效或过期：数据更新后，通过MQ通知使Caffeine中的项失效了，或者Caffeine中的项因TTL到期而失效，但Redis中的项可能尚未到期或尚未被主动失效。

  • 处理方式（Cache-Aside模式下的标准回填逻辑）：

    1. 当Caffeine未命中，而去查询Redis并成功命中时，应用程序必须将从Redis中获取到的数据回写（populate/backfill）到Caffeine本地缓存中。

    2. 这样做的目的是，后续对同一数据的请求，就可以直接在速度更快的Caffeine中命中了，避免了再次查询Redis的网络开销。

    3. 代码层面：

            // 1. 先从本地缓存中查询String cachedValue = LOCAL_CACHE.getIfPresent(cacheKey);if (cachedValue != null) {// 如果缓存命中，返回结果Page<PictureVO> cachedPage = JSONUtil.toBean(cachedValue, Page.class);return ResultUtils.success(cachedPage);}// 2. 本地缓存未命中，查询 Redis 分布式缓存ValueOperations<String, String> opsForValue = stringRedisTemplate.opsForValue();cachedValue = opsForValue.get(cacheKey);if (cachedValue != null) {// 如果缓存命中，更新本地缓存，返回结果LOCAL_CACHE.put(cacheKey, cachedValue);Page<PictureVO> cachedPage = JSONUtil.toBean(cachedValue, Page.class);return ResultUtils.success(cachedPage);}// 3. 查询数据库Page<Picture> picturePage = pictureService.page(new Page<>(current, size),pictureService.getQueryWrapper(pictureQueryRequest));Page<PictureVO> pictureVOPage = pictureService.getPictureVOPage(picturePage, request);// 4. 更新缓存// 更新 Redis 缓存String cacheValue = JSONUtil.toJsonStr(pictureVOPage);// 设置缓存的过期时间，5 - 10 分钟过期，防止缓存雪崩int cacheExpireTime = 300 + RandomUtil.randomInt(0, 300);opsForValue.set(cacheKey, cacheValue, cacheExpireTime, TimeUnit.SECONDS);// 写入本地缓存LOCAL_CACHE.put(cacheKey, cacheValue);

总结：

保证多级缓存一致性的核心在于数据更新时，能够可靠且及时地使所有层级（尤其是上层、速度快的本地缓存）的旧数据失效。MQ是实现分布式环境下本地缓存失效通知的常用且有效的手段。

而“Redis有值但Caffeine为空”是多级缓存查询路径中的一个正常且必要的环节，处理方式就是从Redis取到数据后，将其填充回Caffeine，以优化后续访问。

6、你提到通过“随机过期时间”降低缓存雪崩风险，请问是怎么设计的？用的是什么算法？在哪一层设置了过期？

好的，面试官。

通过“随机过期时间”降低缓存雪崩风险的设计（基于教程内容）：

教程中在缓存listPictureVOByPage接口的数据到Redis时，提到了设置随机过期时间来防止缓存雪崩。

  1. 设计目的：

    • 缓存雪崩是指在某个时间点，大量的缓存Key同时过期失效。这会导致在短时间内，这些Key对应的所有请求都会穿透缓存，直接打到数据库上，可能造成数据库压力剧增甚至宕机。

    • 通过给每个缓存Key设置一个在基础过期时间上叠加一个随机范围的时间，可以使得这些Key的过期时间点分散开，避免了它们在同一时刻集体失效。

  2. 教程中的实现方式：

    • 在将查询结果（pictureVOPage）存入Redis缓存时，过期时间的设置如下：

            // 5 - 10 分钟随机过期，防止雪崩
int cacheExpireTime = 300 + RandomUtil.randomInt(0, 300); // 单位是秒 (300秒 = 5分钟)
valueOps.set(redisKey, cacheValue, cacheExpireTime, TimeUnit.SECONDS);

    • 基础过期时间：这里的基础过期时间是 300 秒（5分钟）。

    • 随机增量：RandomUtil.randomInt(0, 300) 会生成一个0到300秒（即0到5分钟）之间的随机整数。

    • 最终过期时间：所以，每个缓存Key的最终过期时间会在 300 秒到 600 秒（即5分钟到10分钟）之间随机分布。

  3. 用的是什么算法？

    • 这里使用的算法非常简单，可以称之为 “固定基础值 + 均匀分布随机增量”。

    • 它不是某种复杂的概率分布算法，而是直接在一个固定的时间窗口内（本例中是0-300秒）均匀地随机选择一个增量值。

    • RandomUtil.randomInt(min, max) 是Hutool工具库（教程中经常使用）提供的方法，用于生成指定范围内的随机整数。

  4. 在哪一层设置了过期？

    • 这个随机过期时间是在应用层（Java后端代码中），具体是在PictureController（或其调用的Service层）处理完数据库查询并将结果准备写入Redis分布式缓存时设置的。

    • 当调用stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, unit)方法时，其中的timeout参数就是计算出来的这个随机过期时间。

    • 对于教程中后续提到的Caffeine本地缓存，其过期时间的设置是在构造Cache对象时通过.expireAfterWrite(5L, TimeUnit.MINUTES)这样的API来配置的。教程中为Caffeine设置的是一个固定的5分钟过期时间，并没有直接展示为Caffeine的每个Key也设置随机过期时间。

      • 说明（教程未明确提及，但属于合理推断和实践）：虽然教程代码片段没有显式为Caffeine的每个Key设置随机过期，但如果严格遵循防止雪崩的原则，并且Caffeine缓存的Key也可能存在集中失效的风险（例如，所有本地缓存都在同一时间点因首次访问而创建），那么在Caffeine层面也可以考虑类似的随机化过期策略，或者利用Caffeine更高级的过期特性（如expireAfter(Expiry)接口来自定义更复杂的过期逻辑）。不过，由于Caffeine是本地缓存，其失效对后端数据库的冲击通常不如共享的Redis缓存那么直接和剧烈（因为冲击被分散到各个应用实例）。教程中可能认为固定过期对于本地缓存的场景已经足够，或者将雪崩防护的重点放在了共用的Redis层。

总结：

教程中通过在将数据写入Redis分布式缓存时，为每个缓存项设置一个“5分钟基础值 + 0到5分钟随机值”的过期时间，来实现过期时间的打散，从而降低因大量缓存同时失效导致的缓存雪崩风险。使用的算法是简单的均匀随机增量。Caffeine本地缓存的过期时间在教程示例中是固定设置的。

7、为什么只分页查询中设置了caffeine缓存，普通查询请求中不设置的理由是什么

好的，面试官。关于为什么教程中主要在分页查询接口（listPictureVOByPageWithCache）中演示了Caffeine（以及Redis）缓存，而在普通的、例如根据ID查询单条记录的接口（如getPictureVOById）中没有明确展示缓存逻辑，可以从以下几个方面考虑：

1. 教程的侧重点与示例的典型性：

  • 分页查询是高频且适合缓存的典型场景：图片列表主页（listPictureVOByPage）是用户访问最频繁的入口之一。这类查询通常涉及多条记录的读取、可能的排序和分页逻辑，其数据库开销相对较大，且结果在一定时间内可以接受轻微的延迟（即不需要绝对的实时更新）。因此，它是演示缓存优化效果的理想场景。

  • 演示多级缓存策略：教程通过这个分页查询接口，完整地展示了“Caffeine本地缓存 -> Redis分布式缓存 -> 数据库”这样的多级缓存查询流程和数据回填逻辑，这是一个相对完整的缓存模式教学。

  • ID查询的相对简单性：根据ID查询单条记录（getPictureVOById），通常数据库操作非常快（如果ID是主键或有良好索引）。虽然也可以对其进行缓存，但其性能提升的“必要性”和“效果显著性”可能不如分页查询那么突出，尤其是在教程的演示阶段。

2. 缓存的适用性与成本效益分析：

  • “读多写少”原则：缓存最适用于读操作远多于写操作的数据。

    • 分页列表：通常用户浏览列表的行为（读）远多于图片内容或元数据的更新（写）。

    • 单条详情：用户点击查看单张图片详情的频率，相对于列表浏览，可能会低一些。图片的修改频率也可能不高。

  • 计算成本/查询成本：

    • 分页列表：可能涉及到更复杂的SQL（JOIN、排序、分页），计算成本相对高。

    • 单条ID查询：通常是简单的SELECT ... WHERE id = ?，数据库执行效率很高。

  • 数据量与缓存空间：

    • 分页列表：一次查询返回多条记录，缓存一个Page对象可能占用一定的空间。但因为是分页，每次缓存的数据量是可控的。

    • 单条ID查询：如果对每一条图片记录都进行缓存，并且图片数量巨大，那么缓存（尤其是本地Caffeine缓存，受JVM内存限制）可能会迅速被填满。需要更精细的淘汰策略。

  • 缓存命中率：

    • 分页列表的热门页：首页、前几页的列表数据通常访问频率很高，缓存命中率会比较高。

    • 单条ID查询：如果图片数量非常多，而用户访问的图片比较分散（长尾效应），那么对单条图片详情进行缓存的命中率可能不高，导致缓存效果不佳，反而增加了缓存维护的开销。只有那些被反复查看的热门图片才适合缓存。

3. 教程可能隐含的假设或简化：

  • 私有空间/团队空间图片的访问模式：

    • 教程中之前的getPictureVOById接口，在涉及私有空间或团队空间图片时，通常会进行权限校验（例如，校验当前登录用户是否有权查看该spaceId下的图片）。这个权限校验逻辑本身可能也需要一定的开销。

    • 如果对带有权限校验的单条查询结果进行缓存，需要确保缓存Key能正确反映用户身份和权限上下文，或者缓存的是不带权限判断的“公共数据”，然后在应用层再做权限过滤（后者可能不安全或不高效）。这会增加缓存设计的复杂度。

    • 分页查询（listPictureVOByPage）在教程中是针对公共图库（默认查已过审）或用户自己的空间（需要权限），其缓存Key已经包含了查询条件（包括可能的userId或spaceId的隐含信息，或者reviewStatus），相对更容易处理。

  • 先解决主要矛盾：分页列表查询通常是图库应用的性能瓶颈之一，教程可能优先解决这个主要矛盾。

教程未明确提及，但可以推断或作为后续优化的：

  • 对于公共图库的热门图片详情：如果某些公共图片被频繁查看，对其单条记录进行缓存（Redis层面，甚至Caffeine层面）也是合理的。

  • 按需缓存：可以根据实际的访问日志和性能监控数据，来决定哪些单条查询接口或哪些特定的图片ID值得加入缓存。

  • Caffeine的灵活配置：Caffeine本身支持非常灵活的配置，例如可以设置最大缓存数量、基于权重的淘汰、访问时间淘汰等，可以用来缓存访问频率高的单条记录。

总结：

教程中选择在分页查询接口中重点演示和实现Caffeine（及Redis）缓存，是因为：

  1. 该场景典型且效益明显：分页列表是高频访问且数据库开销相对较大的操作，缓存能带来显著性能提升。

  2. 便于展示完整的多级缓存策略。

  3. 单条ID查询的缓存需求和复杂度可能被暂时简化或后置：其数据库查询本身较快，且如果涉及细粒度权限，缓存设计更复杂。

这并不意味着普通ID查询不应该或不能使用缓存，而是在教程的教学进度和侧重点下，分页查询是更优先和更具代表性的缓存优化对象。在实际生产中，会根据具体情况评估是否对单条查询也引入缓存策略。

8、为什么只有分页查询要使用缓存？单条数据查询效率是比分页查询高吗？

好的，面试官。关于为什么教程中主要针对“分页查询”接口（如listPictureVOByPage）使用缓存，以及单条数据查询与分页查询效率的比较，我的理解如下：

一、为什么主要对分页查询使用缓存？

教程中将缓存的重点放在分页查询接口上，主要是基于以下几方面的考虑：

  1. 高频访问与重复查询：

    • 主页/列表页是流量入口：图片列表页（如系统首页、分类/标签筛选结果页）通常是用户访问最频繁的页面之一。

    • 相同的查询参数组合概率高：对于热门的分类、标签，或者不带任何筛选条件的第一页数据，很多用户看到的和请求的参数组合是相同的或非常相似的。例如，很多人都会访问“热门图片”的第一页。

    • 缓存效益高：对这些高频且参数重复概率高的查询结果进行缓存，可以显著提高命中率，从而大幅减少对数据库的实际查询次数。

  2. 查询成本相对较高：

    • 分页查询涉及更多逻辑：分页查询通常需要进行排序（如按创建时间、点赞数等）、数据筛选、计算总数（用于分页信息）等操作。如果涉及到多表JOIN（例如，关联用户信息、点赞信息等），其查询成本会比简单的按ID查询单条记录更高。

    • 数据量可能较大（单页）：虽然是分页，但一页的数据量（例如20条记录）也比单条记录多，从数据库检索和网络传输的开销也相对大一些。

    • 缓存能显著降低重复计算成本：缓存直接存储了最终的查询结果（Page对象），避免了重复执行这些相对复杂的查询和计算逻辑。

  3. 对数据实时性要求相对较低（或可接受一定延迟）：

    • 列表数据的“新鲜度”：对于图片列表，用户通常可以接受几分钟甚至更长时间的数据延迟。新上传的图片晚几分钟出现在列表里，或者某个图片的点赞数更新稍有延迟，对用户体验的影响通常不大。

    • 适合设置缓存过期时间：这使得可以为分页查询的缓存设置一个合理的过期时间（如教程中的5-10分钟随机过期），在性能和数据新鲜度之间取得平衡。

  4. 结果相对稳定：

    • 在一段时间内（缓存有效期内），对于相同的分页查询参数，其结果集的变化频率可能不高（除非有大量图片被频繁上传、删除或修改排序依据的字段）。这有利于提高缓存的有效性。

二、单条数据查询效率是比分页查询高吗？

通常情况下，是的，按主键（ID）查询单条数据的效率要远高于复杂的分页查询。

  • 单条ID查询 (如 getPictureVOById)：

    • 直接索引命中：通过主键ID查询，数据库可以直接利用主键索引（通常是聚簇索引的一部分或高效的B+树索引）快速定位到具体的某一行数据。

    • 扫描范围小：几乎不需要扫描大量数据。

    • 逻辑简单：不需要排序、分页、计算总数等额外操作。

    • 返回数据量小：只返回一条记录。

    • 因此，其响应速度非常快，对数据库的压力也小。

  • 分页查询 (如 listPictureVOByPage)：

    • 可能涉及全表扫描或大范围索引扫描：如果没有合适的覆盖索引，或者查询条件比较复杂（如LIKE查询、OR条件、多字段排序），数据库可能需要扫描大量数据。

    • 排序开销：如果需要按非索引字段排序，或者数据量大时，排序本身就是耗时操作。

    • LIMIT OFFSET问题：深分页（例如查询第1000页的数据）时，LIMIT offset, count的效率会显著下降，因为数据库仍然需要扫描offset + count条记录然后丢弃前面的offset条。

    • 计算总数 (COUNT(*))：为了显示分页信息，通常需要执行一个COUNT(*)查询来获取满足条件的总记录数，这个操作在数据量大时也可能很慢。

    • 返回数据量相对大：一次返回一页的数据（例如10-50条）。

为什么单条ID查询在教程中可能没有被优先或重点缓存？

  1. 本身效率已经很高：由于ID查询非常快，直接查数据库的开销已经很小，再加一层缓存（特别是分布式缓存如Redis，还涉及网络和序列化）带来的性能提升可能不那么显著，甚至在某些情况下，缓存的开销（网络、序列化、缓存管理）可能接近或超过直接查库的开销。

  2. 缓存命中率可能不高（相对而言）：虽然某张热门图片可能会被频繁访问，但图片总数通常远大于热门分类或列表首页的数量。单个图片的访问模式可能更分散，导致单条图片缓存的整体命中率可能不如高频列表页的缓存。

  3. 数据更新可能更频繁（对于元数据编辑）：如果图片的名称、标签等元数据允许用户编辑，那么单条图片的缓存失效和更新可能会更频繁。

  4. 缓存管理成本：为每一条图片记录都维护缓存，会增加缓存占用的空间和管理的复杂度。

但是，这并不意味着单条数据查询完全不需要缓存。

  • 对于极度热点的单条数据（例如，某张病毒式传播的图片，或者系统配置信息），缓存仍然是非常有价值的。

  • 多级缓存策略：在多级缓存中，Caffeine本地缓存可以非常有效地缓存那些被单个应用实例频繁访问的单条数据，因为其开销极小。

总结：

教程优先对分页查询使用缓存，是因为分页查询通常是更高频、查询成本更高、且结果相对稳定（在缓存有效期内）的场景，缓存能带来的性能提升和数据库减负效果更显著。

单条ID查询本身效率较高，虽然也可以缓存热点数据，但在教程的初始优化阶段，其优先级可能低于分页查询。在实际生产中，会根据具体的热点数据分析和性能瓶颈来决定是否以及如何对单条数据进行缓存，通常会采用更细致的缓存策略（如只缓存最热的N条，或使用本地缓存）。

9、查询单条数据可以不指定主键信息进行查询吧，例如用tag进行查询。这样查询效率会不会降低？

是的，面试官，您说得对。查询单条数据确实可以不依赖主键信息，例如通过标签（tag）或其他非主键字段进行查询。

这种非主键字段的查询（如按tag查询）效率通常会比按主键查询的效率低，具体降低多少取决于多种因素，主要是索引的使用情况。

为什么按非主键字段（如tag）查询效率可能会降低？

  1. 索引类型和覆盖范围：

    • 主键查询：主键（Primary Key）通常会自动创建唯一且高效的索引（在很多数据库中是聚簇索引，数据和索引物理存储在一起）。数据库可以直接通过主键索引快速定位到数据行。

    • 非主键查询（无索引）：如果tag字段上没有建立索引，数据库在查询时就不得不进行全表扫描（Full Table Scan）。这意味着它需要逐行检查表中的每一条记录，看其tags字段是否包含指定的tag。对于大表来说，全表扫描的效率是非常低的。

    • 非主键查询（有普通索引）：如果在tag字段上建立了索引（例如，B-Tree索引）：

      • 索引选择性：如果tag字段的“选择性”不高（即某个tag值对应了大量的记录，例如一个非常通用的tag），那么即使有索引，数据库通过索引找到这些记录后，仍然需要读取大量的数据页，性能提升可能有限。

      • 索引覆盖：如果查询只需要返回索引中已包含的列（覆盖索引），则可以避免回表（即访问数据行本身），性能较好。但如果还需要返回其他非索引列，则在通过索引找到匹配记录的指针后，还需要进行一次或多次“回表”操作去读取完整的数据行，这会增加I/O开销。

      • tags字段的特殊性（JSON数组/字符串）：教程中提到tags字段存储的是JSON格式的字符串数组（如["标签1", "标签2"]）。在这种情况下，直接在tags字符串列上创建简单B-Tree索引，对于查询“包含某个特定tag”的需求，效率可能不高，因为索引通常是针对整个字符串值的。数据库可能无法有效利用这个索引进行LIKE "%标签1%"这样的模糊查询（除非使用全文索引或特定的JSON索引类型）。

  2. 查询条件复杂度：

    • 按tag查询可能涉及LIKE或JSON函数：如前所述，如果tags是字符串，查询可能使用LIKE '%tag_value%'。如果数据库支持JSON类型并为tags字段建立了JSON索引，查询可能使用JSON_CONTAINS(tags, '"tag_value"')。这些操作通常比基于主键的等值比较（id = ?）要复杂和耗时。

    • 多tag查询：如果需要查询同时包含多个tag的图片，查询条件会更复杂（例如，多个AND连接的LIKE或JSON_CONTAINS），对索引的利用和查询优化器的挑战更大。

  3. 返回结果集大小：

    • 按主键查询通常只返回一条（或零条）记录。

    • 按tag查询，如果一个tag被很多图片使用，可能会返回大量的记录。即使只是想“查询单条数据”（例如，获取第一个匹配tag的图片），数据库可能也需要先找到所有匹配的记录，然后再取第一条（除非有合适的排序和LIMIT 1，并且索引能支持这个排序）。

如何提高按tag查询的效率？

  1. 为tags字段建立合适的索引：

    • 全文索引（Full-Text Index）：如果数据库支持，并且查询主要是基于关键词的模糊匹配，可以为tags字段创建全文索引。

    • JSON类型和JSON索引：如果数据库支持原生的JSON数据类型（如MySQL 5.7+, PostgreSQL），并且tags字段存储为JSON数组，那么可以创建针对JSON路径或数组元素的特定索引，这样JSON_CONTAINS等函数的查询效率会大大提高。

    • 辅助表（标签映射表/中间表）：更规范的做法是创建一个单独的tags表（包含tag_id, tag_name）和一个picture_tags关联表（包含picture_id, tag_id，两者都是外键，并可以创建联合索引）。查询时通过JOIN操作。这种方式符合数据库范式，索引效率高，但增加了表的数量和JOIN的开销。

  2. 限制查询范围和返回数量：

    • 如果只是想找“一条”符合tag的图片，务必在查询中加上LIMIT 1。

    • 如果可能，结合其他筛选条件（如分类、上传时间范围）来缩小查询范围。

  3. 使用缓存：

    • 对于热门tag的查询结果，可以进行缓存，减少对数据库的直接查询。

结论：

  • 是的，查询单条数据可以不指定主键信息，例如用tag进行查询。

  • 是的，通常情况下，使用非主键字段（如tag）进行查询的效率会低于按主键查询，尤其是在该字段没有合适索引或索引选择性不高的情况下。 tags字段以JSON字符串数组形式存储，对它的高效查询通常需要数据库层面的特定支持（如JSON索引或全文索引）或通过范式化的表结构（辅助表）来优化。

在设计时，需要根据查询的频率、对性能的要求以及数据的特点来综合考虑是否为非主键字段创建索引，以及如何设计索引和查询语句以达到最佳效果。对于tags这种多值字段，关系型数据库的传统索引方式可能不是最优的，需要特别考虑。

10、数据库中一条图片数据记录的大小是多大？主键信息会构建b+树吗？非主键信息如何进行查找

好的，面试官。

一、数据库中一条图片数据记录的大小是多大？

一条图片数据记录在数据库中所占的大小，取决于该记录中所有字段定义的数据类型以及实际存储的内容长度。我们来分析一下教程中picture表定义的字段：

  • id (bigint): 通常8字节。

  • url (varchar(512)): 最多512字节（如果存储的是ASCII字符，如果是UTF-8等变长编码，实际字节数可能更多），但实际大小取决于URL的长度。

  • name (varchar(128)): 最多128字节，实际大小取决于名称长度。

  • introduction (varchar(512)): 最多512字节，实际大小取决于简介长度。

  • category (varchar(64)): 最多64字节，实际大小取决于分类名称长度。

  • tags (varchar(512)): 最多512字节，存储JSON数组字符串，实际大小取决于标签数量和长度。

  • picSize (bigint): 8字节。

  • picWidth (int): 4字节。

  • picHeight (int): 4字节。

  • picScale (double): 8字节。

  • picFormat (varchar(32)): 最多32字节，实际大小取决于格式字符串长度。

  • userId (bigint): 8字节。

  • createTime (datetime): 通常8字节（MySQL中）。

  • editTime (datetime): 通常8字节。

  • updateTime (datetime): 通常8字节。

  • isDelete (tinyint): 1字节。

  • （后续教程中可能新增的审核字段，以教程为准）

    • reviewStatus (INT): 4字节。

    • reviewMessage (VARCHAR(512)): 最多512字节。

    • reviewerId (BIGINT): 8字节。

    • reviewTime (DATETIME): 8字节。

  • （后续教程中可能新增的缩略图字段）

    • thumbnailUrl (varchar(512)): 最多512字节。

估算一条记录的大小：

假设所有varchar字段都存满了，并且包含所有新增字段：

  • 固定长度字段总和：8 (id) + 8 (picSize) + 4 (picWidth) + 4 (picHeight) + 8 (picScale) + 8 (userId) + 8 (createTime) + 8 (editTime) + 8 (updateTime) + 1 (isDelete) + 4 (reviewStatus) + 8 (reviewerId) + 8 (reviewTime) = 85字节

  • 可变长度字段最大总和 (近似，不考虑多字节字符的精确计算)：512 (url) + 128 (name) + 512 (introduction) + 64 (category) + 512 (tags) + 32 (picFormat) + 512 (reviewMessage) + 512 (thumbnailUrl) = 2784字节

所以，一条记录的大小理论上在 几十字节到接近3KB 之间。实际大小会远小于最大值，因为varchar字段通常不会存满。

需要注意的是：

  • 数据库还会存储一些额外的元数据（如行头信息、NULL标记位等），这会略微增加实际存储大小。

  • 不同的数据库管理系统（DBMS）和存储引擎（如InnoDB, MyISAM）对数据类型的存储方式和开销可能略有不同。

  • 图片文件本身不存储在数据库记录中。数据库记录中只存储图片的元数据和指向对象存储（COS）的URL。图片文件本身的大小远大于这条元数据记录的大小。

二、主键信息会构建B+树吗？

是的，在大多数现代关系型数据库中（如MySQL的InnoDB存储引擎、PostgreSQL等），主键（Primary Key）会自动（或强烈推荐）创建一个索引，这个索引通常是使用B+树（B+-Tree）数据结构来实现的。

  • InnoDB中的聚簇索引（Clustered Index）：在MySQL的InnoDB存储引擎中，主键索引是一种特殊的索引，称为“聚簇索引”。这意味着表中的数据行本身就是按照主键的顺序物理存储在磁盘上的（或者说，数据行存储在B+树的叶子节点中，与主键值一起）。因此，通过主键查找数据非常高效，因为一旦在B+树中定位到主键，就直接找到了数据行，不需要额外的回表操作。

  • B+树的特点：

    • 多路平衡查找树，适合磁盘存储，能有效减少磁盘I/O次数。

    • 所有数据都存在叶子节点，叶子节点之间通过指针连接，便于范围查询。

    • 非叶子节点只存储键值和指向下一层节点的指针，不存储数据行本身（除了InnoDB聚簇索引的叶子节点）。

三、非主键信息如何进行查找？

当查询条件涉及到非主键字段时，数据库的查找方式取决于该字段上是否有索引：

  1. 如果非主键字段上没有索引：

    • 数据库将不得不执行全表扫描（Full Table Scan）。它会从表的第一行开始，逐行读取数据，并检查每一行是否满足查询条件。

    • 这种方式对于小表可能尚可接受，但对于大表来说效率极低，因为需要大量的磁盘I/O。

  2. 如果非主键字段上有索引（通常称为二级索引或辅助索引，Secondary Index）：

    • 教程中为name, introduction, category, tags, userId等字段都创建了索引，这些也是使用B+树（或其他适合的索引结构，但B+树最常见）实现的。

    • 查找过程：

      1. 搜索二级索引：数据库首先在对应的二级索引B+树中查找满足查询条件的索引条目。二级索引的叶子节点通常存储的是索引列的值以及对应数据行的主键值（对于InnoDB）或物理行指针（对于MyISAM等非聚簇表）。

      2. 获取主键值（或行指针）：通过二级索引找到匹配项后，得到数据行的主键值。

      3. 回表查询（Bookmark Lookup / RID Lookup，仅当非覆盖索引时）：如果查询需要的列不仅仅是二级索引中包含的列（即不是“覆盖索引”），数据库就需要拿着上一步获取到的主键值，再次去主键索引（聚簇索引）中查找，以定位到完整的数据行并获取所需的其他列数据。这个过程称为“回表”。

    • 覆盖索引（Covering Index）：如果查询所需的所有列都恰好包含在所使用的二级索引中，那么数据库在查找到索引条目后，就可以直接从索引中获取所有需要的数据，无需再访问主键索引或数据表本身，这大大提高了查询效率。

    • 索引选择性：索引的效率还取决于其“选择性”。选择性高的索引（即索引列的值的唯一性程度高）能更快地缩小查询范围。

总结：

  • 主键会自动（或推荐）创建高效的B+树索引（在InnoDB中是聚簇索引）。

  • 非主键字段的查找：

    • 无索引：全表扫描，效率低。

    • 有索引：通过二级索引（通常也是B+树）查找，如果不是覆盖索引，可能需要回表到主键索引查找完整数据。

  • 教程中为多个常用查询字段创建了索引，这是提升非主键查询性能的关键手段。

11、查询单条数据用Get、查询多条数据用Post，原因是什么？

面试官您好，这两个接口一个使用GET请求，一个使用POST请求，主要是基于HTTP方法语义、请求参数的复杂度和业界惯例来考虑的。

1. @GetMapping("/get/vo") - getPictureVOById (获取单条图片详情)

  • HTTP GET方法的语义：

    • GET请求用于从服务器**获取（Retrieve）**资源。它应该是幂等的（多次执行相同请求，结果相同）且不应有副作用（不改变服务器状态）。

    • 获取特定ID的图片详情，完全符合GET的语义——我们是在请求服务器返回一个已存在的资源。

  • 参数传递方式：

    • 对于GET请求，参数通常通过URL路径变量（例如 /picture/123 中的 123）或查询参数（Query Parameters，例如 /picture?id=123）传递。

    • getPictureVOById接口很可能接收一个id作为路径变量或查询参数。这种简单的参数传递方式非常适合GET。

  • 缓存友好性：

    • GET请求的结果可以被浏览器、CDN、代理服务器等缓存，这对于频繁访问的只读资源（如图片详情）是有利的。

  • 简单性与直观性：

    • 通过URL直接指定要获取的资源ID，非常直观。

2. @PostMapping("/list/page/vo") - 分页获取图片列表

  • 请求参数的复杂性与长度：

    • 分页获取图片列表的接口（listPictureVOByPage）通常需要接收多个且可能比较复杂的查询参数。根据教程内容，PictureQueryRequest DTO中可能包含：

      • 分页参数：current (当前页), pageSize (每页数量)

      • 排序参数：sortField (排序字段), sortOrder (排序顺序)

      • 筛选参数：searchText (关键词), category (分类), tags (标签列表), reviewStatus (审核状态) 等。

    • 如果将所有这些参数都通过URL查询参数的方式附加到GET请求的URL后面，可能会导致URL非常长，甚至超出某些浏览器或服务器对URL长度的限制。

    • 此外，如果searchText或tags列表内容很多，URL会变得难以阅读和管理。

  • HTTP POST方法的灵活性：

    • POST请求通常用于向服务器**提交（Submit）**数据，这些数据会放在请求体（Request Body）中。

    • 请求体没有像URL那样的长度限制，可以容纳更复杂、更大量的参数数据（例如，将PictureQueryRequest对象序列化为JSON放在请求体中）。

    • 虽然获取列表本质上是“读”操作，但当“读”操作的查询条件非常复杂时，使用POST来传递这些条件是一种常见的、务实的做法。

  • 避免参数暴露在URL中（轻微的安全/隐私考虑）：

    • 虽然查询参数通常不涉及极其敏感的信息，但将复杂的查询条件放在请求体中，而不是直接暴露在URL（可能被记录在浏览器历史、服务器日志、代理服务器日志中）里，有时也被认为是一种略微更“干净”或“私密”的方式。

  • 非幂等性（理论上，但实践中可控）：

    • 严格来说，POST请求是非幂等的。但对于查询操作，只要服务端逻辑保证该POST请求不会修改服务器状态，那么它实际上是“安全的”POST。很多API设计中，对于需要复杂查询体的读取操作，也会使用POST。

  • 业界惯例：

    • 对于需要复杂查询对象作为输入的列表查询接口，使用POST并将查询对象放在请求体中是一种被广泛接受和采用的实践。例如，Elasticsearch的搜索API就大量使用POST（或GET with request body，但后者并非所有HTTP客户端都完全支持）。

总结：

  • getPictureVOById 使用 @GetMapping：是因为它是一个典型的根据简单标识符（ID）获取单个资源的操作，参数简单，符合GET的语义，且可以利用缓存。

  • listPictureVOByPage 使用 @PostMapping：主要是因为其查询参数（封装在PictureQueryRequest中）可能比较复杂和多样，将这些参数放在POST请求的请求体中（通常是JSON格式）比拼接成冗长的URL查询字符串更为方便、灵活，且能避免URL长度限制等问题。这是一种在实践中为了处理复杂查询条件而对HTTP方法语义的灵活运用。

简单来说，选择GET还是POST，除了考虑操作的读写性质外，还要考虑参数的复杂性、长度、安全性以及业界的普遍做法。

12、查询图片时的id是用户填写还是前端自动填写

根据教程中的代码，@GetMapping("/get/vo") public BaseResponse<PictureVO> getPictureVOById(long id, ...) 接口中的 id 参数，其值是前端自动填写的。

具体流程是：

  1. 用户在图片列表页点击某张图片。

  2. 前端获取该图片的id。

  3. 前端通过路由导航到图片详情页，并将图片id作为URL路径参数传递（例如 /picture/123）。

  4. 图片详情页组件从路由参数中获取这个id。

  5. 图片详情页组件在加载时，使用这个从路由中获取到的id，调用后端的/get/vo接口。

因此，整个过程中，用户不需要手动输入ID，ID的传递和填充是由前端程序根据用户的交互自动完成的。后端接口接收到的id就是前端根据用户点击的图片所确定的那个图片的ID。

？？

那其实加载缩略图的时候原图url也返回给了前端，只是没显示。
那你前面说的，根据id查询图片有什么用？原图已经返回给前端了。用户能看到图片为什么还要去查询呢？你这里为什么这么设计

13、好。前端会先展示一些图片的缩略图是吧？那么这些图片是什么时候加载到前端的？是如何加载的？

是的，面试官，您说得对。前端通常会先展示图片的缩略图，以提高页面加载速度和用户体验。

这些缩略图是什么时候加载到前端的？是如何加载的？

根据教程中“图片加载优化”章节关于“缩略图”的实现，我们可以分析出以下流程：

1. 缩略图的生成与存储（后端与COS）：

  • 上传时生成：教程中，当图片（特别是大图片）通过PictureUploadTemplate上传到COS时，后端会配置COS的数据万象服务，在图片上传的同时自动处理并生成一份或多份缩略图。

    • CosManager的putPictureObject方法中，PicOperations对象被用来配置处理规则，其中可以包含生成缩略图的规则（如thumbnailRule.setRule(String.format("imageMogr2/thumbnail/%sx%s>", 128, 128))）。

    • COS处理完成后，会返回原图的URL以及处理后生成的缩略图的URL（或其对象键/路径）。

  • 数据库存储：

    • 在picture表中，新增了一个thumbnailUrl字段，用于存储缩略图的访问URL。

    • 当图片上传并处理（包括生成缩略图）完成后，后端会将原图URL存入url字段，缩略图URL存入thumbnailUrl字段。

    • 教程中，PictureUploadTemplate的buildResult方法被修改，以从COS的处理结果中提取出缩略图的信息（如thumbnailCiObject.getKey()），并构造thumbnailUrl设置到返回的UploadPictureResult中，最终由PictureService保存到数据库。

2. 缩略图的加载时机（前端列表页）：

  • 当用户访问图片列表页（如主页）时，前端会调用后端的分页查询图片列表接口（例如@PostMapping("/list/page/vo")或带缓存的/list/page/vo/cache")）。

3. 缩略图的加载方式（前端列表页）：

  • 后端接口返回数据：

    • 后端的分页查询接口返回的数据是Page<PictureVO>类型。每个PictureVO对象中，现在会包含两个URL字段：url（原图URL）和thumbnailUrl（缩略图URL）。

  • 前端渲染列表：

    • 前端在渲染图片列表（如使用a-list和a-card组件）时，对于每张图片卡片的封面图片展示，会优先使用thumbnailUrl。

    • 教程中的前端代码修改示例：

            <imgstyle="height: 180px; object-fit: cover":alt="picture.name":src="picture.thumbnailUrl ?? picture.url" <!-- 关键点 -->loading="lazy"
/>

      这里的 :src="picture.thumbnailUrl ?? picture.url" 表示：

      • 如果picture.thumbnailUrl存在且不为null或undefined，则使用缩略图的URL作为<img>标签的源。

      • 如果picture.thumbnailUrl不存在（例如，对于非常小的图片可能没有生成缩略图，或者历史数据没有缩略图），则回退到使用原图的URL (picture.url)。

  • 浏览器加载：

    • 浏览器在渲染页面时，看到<img>标签的src属性指向的是缩略图的URL，就会去请求加载这些缩略图。

    • 由于缩略图文件体积远小于原图，因此列表页的图片加载速度会显著加快。

    • loading="lazy"属性进一步优化，只有当图片滚动到视口附近时，浏览器才会真正发起对该缩略图的加载请求。

总结：

  1. 加载时机：图片的缩略图是在用户访问图片列表页，前端从后端获取到图片列表数据时被加载的。更准确地说，是前端渲染列表项时，浏览器根据<img>标签的src属性（指向缩略图URL）去加载的。

  2. 加载方式：

    • 后端：在图片上传时即生成缩略图并将其URL与原图URL一同存储在数据库中。分页列表接口会一并返回thumbnailUrl。

    • 前端：在渲染图片列表时，优先使用PictureVO对象中的thumbnailUrl作为图片源地址。浏览器根据这个URL从COS（或CDN，如果配置了的话）下载并显示缩略图。

通过这种方式，用户在浏览图片列表时，首先看到的是快速加载的小尺寸缩略图，大大提升了页面的初始加载性能和流畅度。只有当用户点击进入图片详情页或者主动下载时，才需要加载（或直接使用已有的）原图。

14、queryWrapper应该如何写

好的，面试官。如果用户只是进入公共空间或私有空间，没有输入任何查询条件（例如，没有搜索关键词、没有选择分类或标签），那么QueryWrapper的构建会相对简单，主要关注以下几点：

场景一：用户进入公共图库（未指定spaceId）

此时，前端调用分页列表接口（如/list/page/vo）时，PictureQueryRequest中的：

  • spaceId会是null（或不传递）。

  • searchText, category, tags等筛选条件也都是null或空。

后端的PictureService中getQueryWrapper(PictureQueryRequest pictureQueryRequest)方法的构建逻辑会是：

  1. 初始化QueryWrapper<Picture>：

          QueryWrapper<Picture> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
if (pictureQueryRequest == null) { // 理论上前端会传一个空对象或带默认分页的对象// 如果真的为null，可以按需处理，比如只查第一页，或返回空queryWrapper.isNull("spaceId"); // 确保只查公共图库queryWrapper.eq("reviewStatus", PictureReviewStatusEnum.PASS.getValue()); // 公共图库默认只显示过审queryWrapper.orderByDesc("createTime"); // 默认按创建时间降序return queryWrapper;
}

  2. 处理spaceId：

    • 由于pictureQueryRequest.getSpaceId()为null，并且前端可能还会传递一个标志位（如教程中的nullSpaceId = true，在分页接口中，前端会设置这个来明确查询公共图库），或者后端根据spaceId是否为null来判断。

    • 关键条件：确保查询的是公共图库的图片。

            // Long spaceId = pictureQueryRequest.getSpaceId(); // 这会是null
boolean queryPublic = pictureQueryRequest.isNullSpaceId(); // 假设有这个标志，或者直接判断spaceId
if (queryPublic) { // 或者 if (spaceId == null)queryWrapper.isNull("spaceId");
}
// 注意：教程中，如果前端传了 nullSpaceId=true，即使 spaceId 有值也会被忽略而查公共。
// 如果严格按 spaceId 为 null 来判断公共图库，那就是 queryWrapper.isNull("spaceId");

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      Use code with caution. Java

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      在教程的listPictureVOByPage接口中，如果spaceId参数为null，前端会设置pictureQueryRequest.setNullSpaceId(true)，并且还会设置默认只看已过审的：

            // 前端在调用公共图库列表时的处理（简化示意）
// searchParams.spaceId = null; // (或者不设置)
// searchParams.nullSpaceId = true; // (如果后端QueryWrapper依赖这个)
// searchParams.reviewStatus = PictureReviewStatusEnum.PASS.getValue(); // (前端可能不设置，由后端默认)// 后端QueryWrapper中
queryWrapper.isNull(pictureQueryRequest.isNullSpaceId(), "spaceId");
// 并且，对于公共图库，默认只显示审核通过的图片
if (pictureQueryRequest.getSpaceId() == null && pictureQueryRequest.getReviewStatus() == null) {queryWrapper.eq("reviewStatus", PictureReviewStatusEnum.PASS.getValue());
}

      更简洁和直接的逻辑（基于教程中listPictureVOByPage接口对公共图库的处理）：
      当判断是查询公共图库时（通常是前端不传递spaceId，后端接口逻辑会据此给PictureQueryRequest设置一些默认值）：

            queryWrapper.isNull("spaceId"); // 明确查询 spaceId 为 NULL 的图片
queryWrapper.eq("reviewStatus", PictureReviewStatusEnum.PASS.getValue()); // 公共图库只显示审核通过的

  3. 处理其他筛选条件：

    • 由于用户没有输入任何查询条件，searchText, category, tags等都会是null或空。

    • getQueryWrapper方法中对应的if (StrUtil.isNotBlank(searchText)) { ... }, if (CollUtil.isNotEmpty(tags)) { ... }等条件都不会满足，所以不会添加这些筛选的WHERE子句。

  4. 处理排序：

    • PictureQueryRequest中通常会有默认的排序字段和顺序（例如，sortField = "createTime", sortOrder = "descend"）。

    • queryWrapper.orderBy(StrUtil.isNotEmpty(sortField), sortOrder.equals("ascend"), sortField); 会根据这些默认值添加排序子句。

            String sortField = pictureQueryRequest.getSortField(); // e.g., "createTime"
String sortOrder = pictureQueryRequest.getSortOrder(); // e.g., "descend"
queryWrapper.orderBy(StrUtil.isNotEmpty(sortField), "descend".equals(sortOrder.toLowerCase()), StrUtil.toUnderlineCase(sortField));
// （假设默认是按创建时间降序）

      如果PictureQueryRequest中这些字段为空，则需要有一个默认的排序策略，例如：

            String sortField = StrUtil.blankToDefault(pictureQueryRequest.getSortField(), "createTime");
String sortOrder = StrUtil.blankToDefault(pictureQueryRequest.getSortOrder(), "descend");
queryWrapper.orderBy(true, "descend".equals(sortOrder.toLowerCase()), StrUtil.toUnderlineCase(sortField));

最终生成的SQL（近似）：

      SELECT * FROM picture
WHERE spaceId IS NULLAND reviewStatus = 1 -- 假设1代表审核通过
ORDER BY createTime DESC
LIMIT offset, pageSize; -- (分页由MyBatis Plus分页插件自动处理)

场景二：用户进入自己的私有空间（spaceId已知且非null）

此时，前端调用分页列表接口时，PictureQueryRequest中的：

  • spaceId会是当前用户私有空间的ID。

  • searchText, category, tags等筛选条件同样是null或空。

后端的getQueryWrapper方法的构建逻辑：

  1. 初始化QueryWrapper<Picture>。

  2. 处理spaceId：

    • Long spaceId = pictureQueryRequest.getSpaceId(); // 此时 spaceId 有值

    • queryWrapper.eq(ObjUtil.isNotEmpty(spaceId), "spaceId", spaceId); 这会生成 WHERE spaceId = ? 的条件。

    • 对于私有空间，不需要reviewStatus过滤，因为私有空间的图片默认都是用户自己可见，不经过公共审核流程。

  3. 处理其他筛选条件：同场景一，由于无输入，不添加额外WHERE子句。

  4. 处理排序：同场景一，按默认排序。

最终生成的SQL（近似）：

      SELECT * FROM picture
WHERE spaceId = {用户的私有空间ID}
ORDER BY createTime DESC
LIMIT offset, pageSize;

总结QueryWrapper的写法：

getQueryWrapper方法的设计本身就是为了处理各种参数组合。当用户没有输入任何查询条件时：

  • 对于公共图库：

    • queryWrapper.isNull("spaceId");

    • queryWrapper.eq("reviewStatus", PictureReviewStatusEnum.PASS.getValue()); (默认)

    • 应用默认排序（如 orderByDesc("createTime")）。

  • 对于私有空间（或团队空间，spaceId已知）：

    • queryWrapper.eq("spaceId", knownSpaceId);

    • （私有空间通常不按reviewStatus过滤）

    • 应用默认排序。

getQueryWrapper内部的各种if (ObjUtil.isNotEmpty(field)) { queryWrapper.eq(...) } 或 if (StrUtil.isNotBlank(field)) { queryWrapper.like(...) } 判断，会确保只有当请求参数中确实传递了有效的筛选值时，才会将对应的条件添加到SQL查询中。如果参数为空，这些条件自然就被跳过了。

15、如何解决数据一致性问题

是的，面试官，您指出的这个问题是分布式系统中引入缓存（尤其是多级缓存中包含JVM本地缓存）时必须解决的核心问题之一。

如果像教程中那样，第一级缓存（Caffeine）是JVM本地缓存，它保存在单个应用服务器实例的内存中，那么当系统进行分布式部署（多个应用服务器实例）时，就会出现缓存一致性问题：

  • 场景：假设有服务器节点A和节点B，它们都对外提供服务。

  • 用户请求1到达节点A，查询数据X。节点A本地Caffeine缓存未命中，从Redis（L2缓存）也未命中，最终从数据库加载数据X，然后将X同时存入节点A的Caffeine缓存和Redis缓存。

  • 用户请求2（对数据X的修改请求）到达节点B。节点B更新了数据库中的数据X，并且必须使Redis中关于数据X的缓存失效（或更新）。

  • 问题出现：此时，节点A的Caffeine本地缓存中仍然存储着旧版本的、未被修改的数据X。如果后续有请求查询数据X并被路由到节点A，节点A会直接从其本地Caffeine缓存中返回旧数据，导致用户看到的是过时的数据，这就产生了数据不一致。

如何解决多节点（JVM本地）缓存一致性问题？

当一台服务器（节点B）上的数据发生变更并更新了共享的二级缓存（Redis）和数据库后，必须有一种机制来通知其他所有服务器节点（如节点A）它们本地的Caffeine缓存中对应的旧数据也已失效，需要清除。

常用的解决方案有以下几种：

  1. 使用消息队列（Message Queue - MQ）进行缓存失效通知（推荐）：

    • 流程：

      1. 当节点B更新了数据库和Redis缓存后，它会向一个特定的MQ主题（Topic）或队列发送一条“缓存失效”消息。这条消息通常包含需要失效的缓存Key（或其模式、业务标识符）。

      2. 所有应用服务器节点（包括节点A、节点B自身、节点C等）都订阅这个MQ主题。

      3. 当节点A收到这条失效消息后，它会根据消息内容，在自己的Caffeine本地缓存中查找并删除（invalidate）对应的缓存项。

    • MQ选择：

      • Redis Pub/Sub：对于简单的缓存失效通知，Redis自身的发布/订阅功能非常轻量且高效。

      • RocketMQ, Kafka, RabbitMQ：如果系统已经在使用这些更专业的MQ，或者对消息的可靠性、顺序性有更高要求，也可以使用它们。

    • 优点：

      • 解耦：数据更新方和缓存持有方解耦。

      • 广播能力：MQ能方便地将失效通知广播给所有订阅者。

      • 相对实时：消息传递通常是毫秒级的。

    • 缺点：

      • 引入MQ依赖：增加了系统的复杂度和运维成本。

      • 消息传递的可靠性：需要确保MQ本身是可靠的，并且消费者能正确处理消息（例如，如果消费者短暂宕机，MQ应能保证消息在其恢复后被消费）。

      • 最终一致性：从数据更新到所有本地缓存失效之间存在一个短暂的时间窗口，数据在这个窗口内可能不一致。

  2. 利用外部配置中心或服务发现机制（如Zookeeper, Consul, Etcd, Nacos）：

    • 流程：

      1. 当数据更新后，更新方可以将缓存失效的信号（例如，更新某个共享配置项的版本号或时间戳）写入配置中心。

      2. 所有应用节点监听配置中心中这个特定配置项的变化。

      3. 当监听到变化时，每个节点主动清除其本地Caffeine缓存中相关的项（或者根据版本号判断是否需要清除）。

    • 优点：如果系统已经使用了这类组件，可以复用。

    • 缺点：配置中心的通知机制可能不如MQ那么实时，且可能不适合非常高频的缓存失效场景。

  3. 延迟双删（Delayed Double Delete）：

    • 流程：

      1. 先删除缓存（Redis 和/或 本地Caffeine，如果能直接操作的话，但通常本地Caffeine的失效依赖通知）。

      2. 再更新数据库。

      3. 延迟一段时间（例如几百毫秒或几秒）后，再次删除缓存。

    • 目的：第二次删除是为了处理在第一次删除缓存和数据库更新完成之间，可能有其他读请求将旧数据又读回缓存的情况（脏数据）。

    • 缺点：

      • 延迟时间的设定难以精确，设短了可能无法覆盖并发读写窗口，设长了会增加数据不一致的时间。

      • 实现起来有一定复杂度，例如需要可靠的延迟任务执行。

      • 对于本地Caffeine缓存，仍然需要一种机制来触发这个“删除”操作，MQ通知依然是常见方式。这个策略更多是针对共享缓存（如Redis）本身的一致性保障。

  4. 设置非常短的本地缓存过期时间 (TTL)：

    • 机制：为Caffeine本地缓存设置一个非常短的过期时间（例如，几秒钟或几十秒）。

    • 优点：实现简单，不需要额外的通知机制。

    • 缺点：

      • 缓存命中率降低：数据很快就过期了，本地缓存的效益大打折扣。

      • 数据不一致窗口仍然存在：在过期之前，仍然可能返回旧数据。

      • 对Redis的压力会增加，因为本地缓存频繁失效后会回源到Redis。

    • 适用场景：对数据一致性要求不是特别高，但又想获得一点本地缓存带来的性能提升的场景。

在教程的场景中，如果引入多级缓存并需要解决Caffeine的分布式一致性问题，最常用和推荐的方案是使用消息队列（特别是Redis Pub/Sub，因为它通常与Redis缓存一起使用，集成方便）进行缓存失效通知。

具体实施步骤（结合MQ）：

  1. 定义缓存Key规范：确保在MQ消息中能唯一标识需要失效的Caffeine缓存项。

  2. 更新操作后发布失效消息：在执行写操作（如更新图片信息、审核图片等）并成功更新数据库和Redis缓存后，在同一个事务的末尾（或事务提交后通过TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization）发布一条消息到MQ，内容包含被修改数据的缓存Key。

  3. 所有节点订阅并处理失效消息：每个应用服务器实例都有一个MQ监听器。当监听到失效消息时，根据消息中的Key，调用CaffeineCache.invalidate(key)或CaffeineCache.invalidateAll(keys)来清除本地缓存。

通过这种方式，可以比较及时地将数据变更的“失效信号”传递给所有节点，从而最大限度地减少多节点间本地缓存的数据不一致问题。这是一种追求最终一致性的策略。

16、多线程同时查询同一张热门图片，且缓存未命中时，你是怎么避免同时查询数据库的？是否实现了缓存击穿保护？

是的，面试官，您提出的这个问题非常经典，就是**缓存击穿（Cache Breakdown / Cache Stampede）**问题。当多个并发线程同时请求一个缓存中不存在（例如，缓存刚失效）的热点数据时，如果没有任何保护机制，这些请求都会穿透缓存，直接打到数据库层面，可能瞬间造成数据库压力过大甚至崩溃。

如何避免多线程同时查询数据库（缓存击穿保护）？

有几种常见的策略可以用来实现缓存击穿保护：

  1. 互斥锁（Mutex Lock / Distributed Lock）：

    • 机制：

      1. 当一个线程发现缓存未命中，准备去查询数据库加载数据时，它首先尝试获取一个与该缓存Key相关联的锁。

      2. 只允许一个线程获取到锁。获取到锁的线程负责去数据库加载数据，并将数据写入缓存。

      3. 其他未获取到锁的线程，则不直接查询数据库，而是选择等待一段时间后重试查询缓存（此时第一个线程可能已经将数据加载到缓存中了），或者直接等待锁释放后再次尝试从缓存获取。

    • 实现：

      • 本地锁（单机环境）：可以使用JVM内置的锁，如synchronized关键字，或者java.util.concurrent.locks.ReentrantLock。锁对象需要与缓存Key关联（例如，使用一个ConcurrentHashMap<String, Lock>来存储Key对应的锁对象，或者使用Striped<Lock>来减少锁的粒度）。

              // 伪代码 - 本地锁示例
Object data = cache.get(key);
if (data == null) {Lock lock = getLockForKey(key); // 获取与key关联的锁lock.lock();try {data = cache.get(key); // Double-check locking patternif (data == null) {data = loadFromDatabase(key);cache.put(key, data);}} finally {lock.unlock();}
}
return data;

      • 分布式锁（分布式环境）：如果应用是分布式部署的，需要使用分布式锁（如基于Redis的SETNX、Redisson，或基于Zookeeper）。当多个应用实例的线程同时未命中缓存时，它们会竞争同一个分布式锁。

    • 优点：实现相对简单直观，能有效防止多个线程同时加载数据。

    • 缺点：

      • 引入了锁的开销，可能会降低一定的并发性能（虽然只是在缓存未命中且竞争锁时）。

      • 需要仔细处理锁的获取和释放，防止死锁。

      • 等待线程的策略需要设计好（是自旋等待还是休眠等待，等待多久）。

  2. 异步构建缓存与Future/Promise模式（更优雅的等待）：

    • 机制：

      1. 当第一个线程发现缓存未命中时，它不立即阻塞其他线程，而是启动一个异步任务去加载数据，并向缓存中（或者一个临时的占位数据结构中）存入一个Future或Promise对象。

      2. 后续的线程如果发现缓存中是这个Future/Promise对象，则不启动新的加载任务，而是等待这个Future/Promise完成（即数据加载完成）。

      3. 当异步加载任务完成后，它会用实际数据替换掉缓存中的Future/Promise，并通知所有等待的线程。

    • Caffeine的内置支持：Caffeine缓存库本身就很好地支持这种模式。它的Cache.get(key, mappingFunction)方法是原子的。当多个线程同时调用get且缓存未命中时，只有一个线程会执行mappingFunction（加载数据的逻辑），其他线程会阻塞等待这个mappingFunction的结果。

            // Caffeine示例
Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder().build();
// ...
Object data = cache.get(key, k -> loadFromDatabase(k)); // mappingFunction只会被一个线程执行
return data;

    • 优点：

      • 避免了显式的锁管理，代码更简洁。

      • 等待线程是“智能”的，只等待数据加载完成，而不是固定时间重试。

      • Caffeine等现代缓存库通常对此有很好的优化。

    • 缺点：如果mappingFunction（数据加载逻辑）本身执行非常慢或出错，所有等待的线程都会受到影响。

  3. 设置空值或短期占位符（"Never Miss" Cache / Null Value Caching）：

    • 机制：

      1. 当缓存未命中时，即使数据正在从数据库加载，也立即向缓存中写入一个特殊的空值（例如，一个特定的字符串"LOADING..."或一个空对象）或一个带有极短过期时间的占位符。

      2. 后续请求如果读到这个空值/占位符，就知道数据正在加载，可以选择：

        • 直接返回一个默认值或提示信息给用户（例如，“数据加载中，请稍候”）。

        • 或者，如果占位符带有过期时间，则在过期后再次尝试。

      3. 当数据从数据库加载完成后，再用真实数据更新缓存中的空值/占位符。

    • 优点：

      • 避免了所有请求都等待第一个请求完成，可以快速给用户一个反馈。

      • 一定程度上减少了对数据库的并发冲击（虽然第一个请求还是会去查）。

    • 缺点：

      • 在数据加载期间，用户可能会看到占位信息或获取到默认值，体验可能稍差。

      • 需要处理好真实数据加载完成后如何替换占位符的问题。

  4. 热点数据预加载/永不过期（对于关键热点数据）：

    • 机制：对于那些已知是系统绝对热点且不应失效的数据（或者失效后影响极大的），可以：

      • 在应用启动时就将其加载到缓存中。

      • 设置其在缓存中“逻辑上”永不过期（或者一个非常长的过期时间），并通过其他机制（如数据更新时主动刷新缓存）来维护其一致性。

    • 优点：从根本上避免了该热点数据的缓存失效导致的击穿。

    • 缺点：不适用于所有数据，只适用于少量、可预知的核心热点。需要主动的缓存更新机制。

教程中的相关性与推荐做法：

教程中在实现Redis缓存和Caffeine缓存时，并没有显式地展示上述这些复杂的缓存击穿保护机制的代码。它主要演示了基本的Cache-Aside读写逻辑。

  • 对于Redis缓存：教程中的代码是简单的get -> load from DB -> set。

  • 对于Caffeine缓存：教程中使用了LOCAL_CACHE.getIfPresent(cacheKey)，如果未命中则继续查询下一级。如果直接使用LOCAL_CACHE.get(cacheKey, k -> loadFromRedisOrDB(k))，那么Caffeine本身就能提供一定程度的击穿保护（如上述的Future/Promise模式）。

在生产实践中，对于可能发生缓存击穿的热点数据，推荐的策略是：

  1. 优先使用现代缓存库（如Caffeine）提供的原子性加载方法：如cache.get(key, mappingFunction)，它内部通常已经处理了并发加载的问题，是最简单且高效的方式。

  2. 如果使用的是Redis或需要更细致控制的场景，可以采用互斥锁（本地锁或分布式锁）：确保只有一个线程去加载数据。需要仔细设计锁的粒度和超时。

选择哪种方案取决于具体的缓存库、应用环境（单机/分布式）以及对一致性和性能的权衡。但“不加任何保护地让多个线程同时穿透缓存去查数据库”是肯定要避免的。

17、你提到了游戏分区，路由如何实现。

好的，面试官。实现“将特定团队的所有用户请求都定向到唯一一个负责该团队的服务器实例”的路由机制，有多种方法，各有优缺点。这里列举一些常见的实现方式：

1. 基于API网关/负载均衡器的一致性哈希 (Consistent Hashing)

  • 原理：

    1. 后端服务器实例构成一个哈希环。

    2. 当请求到达时，从请求中提取出团队ID (teamId)。

    3. 对teamId进行哈希计算，得到一个哈希值。

    4. 在哈希环上找到该哈希值顺时针方向的第一个服务器节点，并将请求路由到该节点。

  • 实现：

    • API网关：Nginx (配合lua-resty-chash等模块)、Kong、Zuul/Spring Cloud Gateway (自定义路由谓词工厂或过滤器) 都可以实现基于请求特征的一致性哈希路由。

    • 智能负载均衡器：一些硬件或软件负载均衡器也支持一致性哈希算法。

  • 优点：

    • 相对稳定：当后端服务器实例增减时，只有少量teamId的路由会受影响，大部分teamId仍然会路由到原来的节点，这对于保持本地缓存的有效性很有利。

    • 负载相对均衡：理想情况下，哈希函数能将teamId均匀分布到各个节点。

  • 缺点：

    • 需要网关/LB支持：依赖于网关或负载均衡器的能力。

    • 数据倾斜可能：如果哈希函数不够好，或者teamId的分布不均，可能导致某些节点负载过高（热点节点）。可以通过引入虚拟节点来缓解。

    • 状态同步：网关/LB需要知道后端服务器实例的列表。

2. 基于API网关/负载均衡器的静态/动态映射表 (Mapping Table)

  • 原理：

    1. 维护一个teamId到后端服务器实例地址（或实例组标识）的映射表。

    2. 这个映射表可以存储在配置中心（如Nacos, Consul, Etcd）、Redis，或者由一个专门的元数据服务管理。

    3. 当请求到达时，网关/LB从请求中提取teamId，查询映射表，找到对应的目标服务器实例，然后路由请求。

  • 实现：

    • 网关/LB需要有查询外部映射表的能力，或者定期从配置中心拉取最新的映射关系。

  • 优点：

    • 精确控制：可以精确地指定每个teamId路由到哪个服务器，方便进行数据迁移、容量规划等。

    • 灵活性高：可以根据需要动态修改映射关系。

  • 缺点：

    • 映射表维护：需要维护这个映射表的准确性和可用性。

    • 查询开销：每次请求可能都需要查询一次映射表（除非网关/LB内部有缓存）。

    • 单点依赖（映射表服务）：如果映射表服务不可用，路由会失败。

3. DNS级别路由（结合地域或特定子域名）

  • 原理：

    1. 为不同的团队分区（或单个团队，如果数量不多）分配不同的子域名，例如 teamA.myapp.com, teamB.myapp.com。

    2. 或者，如果团队有地域属性，可以使用地理DNS，将不同地域的团队解析到对应地域的服务器集群。

    3. 客户端（或前端应用）在发起请求时，根据团队信息动态选择连接的域名。

  • 实现：

    • 配置DNS记录，将不同的子域名指向对应分区的服务器IP或负载均衡器。

  • 优点：

    • 利用成熟的DNS体系。

  • 缺点：

    • 粒度较粗：通常不适合非常细粒度的团队级别路由，除非团队数量少且相对固定。

    • DNS缓存与更新延迟：DNS记录的修改和生效有延迟。

    • 客户端逻辑：客户端需要知道如何选择正确的域名。

4. 客户端侧路由 (Client-Side Routing / Service Discovery)

  • 原理：

    1. 客户端在启动或登录后，从一个服务发现组件（如Eureka, Consul, Nacos, Zookeeper）或一个专门的“路由元数据服务”获取信息。

    2. 这个信息告诉客户端，对于当前用户/团队，应该连接到哪个（或哪些）服务器实例。

    3. 客户端后续的请求直接发送到这些指定的服务器实例。

  • 实现：

    • 需要在客户端实现服务发现和路由选择逻辑。

    • 后端需要有服务注册和元数据管理。

  • 优点：

    • 减少中间层：客户端直接与目标服务器通信，可能延迟更低。

    • 灵活性：可以实现非常复杂的路由策略。

  • 缺点：

    • 客户端变重：增加了客户端的复杂性。

    • 多语言客户端实现成本：如果支持多种客户端（Web, iOS, Android等），每种都需要实现这套逻辑。

5. WebSocket连接的特定路由策略：

  • 握手阶段路由：WebSocket的初始HTTP Upgrade请求，可以完全复用上述基于API网关/LB的路由策略。例如，在URL中携带teamId (/ws/collab?teamId=xxx)，网关根据teamId进行一致性哈希或查表路由。

  • 连接建立后的路由：一旦WebSocket连接在某个服务器节点上成功建立，该连接上的后续所有双向消息都会在该节点处理。此时，路由问题已经解决（对于这个已建立的连接而言）。

  • 关键在于初始连接的路由：确保初始连接被正确路由到负责该团队数据的节点。

在教程的场景下，如果考虑将“团队空间”做分区路由：

  • 最常见和相对容易集成的方案是通过API网关/负载均衡器，基于spaceId（可以视为团队ID）进行一致性哈希路由。

  • 当用户尝试建立WebSocket连接到某个spaceId的协同编辑会话时 (/ws/picture/edit?pictureId=yyy，这里可能需要从pictureId间接查到spaceId，或者客户端在建立WebSocket连接时也直接传递spaceId)，API网关/LB将这个握手请求路由到负责该spaceId的后端WebSocket服务器实例。

  • 一旦连接建立，该实例上的Caffeine就会缓存该spaceId相关的数据。

重要的考虑点：

  • 如何获取路由键（teamId/spaceId）：网关/LB需要在请求的早期阶段就能获取到这个关键的路由标识。

  • 无状态的后端服务（大部分业务逻辑）：除了Caffeine本地缓存，后端服务实例本身应尽可能设计为无状态的，这样才能更容易地进行水平扩展和路由。共享状态（如数据库、Redis L2缓存、分布式锁）由外部服务承载。

  • 故障转移：如果一个负责特定分区的服务器实例宕机，路由机制需要能够将该分区的请求平滑地转移到备用实例或新实例上（这可能导致本地缓存丢失，需要重新预热）。一致性哈希在这方面有天然优势。

选择哪种实现方式，需要根据系统的规模、复杂度、对延迟和可用性的要求、以及团队的技术栈和运维能力来综合决定。对于大多数Web应用，API网关/负载均衡器层面的一致性哈希是比较通用和成熟的方案。

18、是实现了多级缓存，但是好像没有定义热门图片吧

您说得非常准确！

回顾教程内容，确实是这样的：

  • 教程实现了对 listPictureVOByPage 接口返回的整个 Page<PictureVO> 对象的多级缓存（Redis + Caffeine）。 这个接口通常用于获取主页或列表页的图片数据。

  • 但是，教程中并没有明确地去“定义”或“识别”哪些图片是“热门图片”，然后只针对这些“热门图片”的个体进行缓存。

换句话说，教程采取的策略是：将用户最常请求的图片列表查询结果作为一个整体进行缓存，而不是去分析列表中的哪些单张图片更“热”。

这种做法的考虑可能是：

  1. 实现的简洁性： 缓存整个列表查询结果的逻辑相对简单直接。如果要识别单张热门图片并单独缓存，就需要引入额外的统计、分析和管理机制（例如，统计每张图片的点击量、点赞量等，然后维护一个热门图片ID列表，再对这些ID对应的图片对象进行缓存），这会增加系统的复杂性。

  2. 场景的普适性： 对于大多数图片列表展示场景，用户通常会浏览整个列表或列表的多个分页。缓存整个列表（或分页）数据能有效应对这种普遍的浏览模式。

  3. “热门”的相对性： “热门”本身是一个动态变化的概念。如果主页列表的排序规则是按最新上传或某种固定推荐，那么列表本身就是“热门”的访问点。

所以，您的理解是正确的：

  • 实现了多级缓存机制 ✅

  • 实现了对高频访问接口（主页图片列表查询）结果的缓存 ✅

  • 没有专门定义和识别“热门单张图片”并对其进行特殊缓存处理 ❌

教程中“为提高主页热门图片的查询性能”这句话，可以理解为：

通过缓存主页（通常展示热门或最新内容）图片列表的查询结果，间接地提高了用户访问这些“热门”内容的性能。这里的“热门”更多是指**“热门的查询请求”或“热门的页面/列表”**，而不是特指列表内经过筛选的“热门单张图片”。

如果项目后续有更精细化的需求，比如需要对访问频率极高的单张图片进行更长时间或更优先级的缓存，那么就需要像前面讨论的那样，引入热点key探测、单体对象缓存等更复杂的策略了。但对于教程的当前阶段，缓存整个列表查询结果是一个合理且有效的优化手段。

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