阿里巴巴面试里Redis那些坑和重点你知道吗，聊聊真实体验

我记得当时面试官问Redis，一开始没问什么特别深的东西，就是常规的“为什么用Redis”、“数据结构有哪些”，这部分算是热身，只要用过基本都能答上来，但很快，话题就转向了实际应用中会遇到的问题，也就是所谓的“坑”。

第一个大坑就是缓存穿透。 面试官没直接说名词，而是问：“如果现在有一个请求，查询一个根本不存在的数据，你的Redis里没有，这个请求就会直接打到数据库上，假如有恶意攻击者一直用这种不存在的数据来疯狂请求你的系统，你会怎么处理？”（来源：面试官现场提问）我当时心里咯噔一下，因为我知道这个概念，但实际处理经验不多，我回答说可以先在接口层做参数校验，把明显非法的ID过滤掉，然后提到了布隆过滤器，但面试官紧跟着就问：“布隆过滤器有什么缺点？可能会有什么问题？”（来源：面试官追问）这一下就问住了，我支支吾吾地说可能存在误判，把有的判成没有，面试官点点头，又补充说在真实场景下，即使查询不到数据，也可以在Redis里缓存一个空值（null），并设置一个较短的过期时间，这样短期内同样的请求就不会再穿透到数据库，他特别强调，这个过期时间不能太长，否则会浪费内存空间。（来源：面试官的经验分享）这个细节让我印象很深,感觉是从理论到实践的一步。

第二个聊得比较多的是缓存雪崩。 面试官描述的场景很形象：“比如你给一大批缓存数据设置了相同的过期时间，结果在某个时间点，这些数据同时失效了，导致所有请求瞬间都涌向数据库，数据库可能直接就扛不住挂掉了，这就是雪崩，你怎么避免？”（来源：面试官设定的场景）我提到了给缓存过期时间加一个随机值，避免同时失效，面试官比较满意，但他进一步问：“如果雪崩已经发生了，数据库压力巨大，除了加机器扩容，在应用层面和服务层面还能做什么？”（来源：面试官的深度考察）这里就聊到了限流和降级，他说在阿里内部，这种保护机制是必须的，当检测到数据库访问异常或者耗时激增时，会立刻启动限流，甚至对非核心业务进行降级，优先保证核心链路的稳定，这个讨论让我感觉面试不仅仅是考知识点,更是考察在高压下的系统设计和问题解决思路。

然后重点聊了缓存和数据库的数据一致性问题。 这绝对是高频重点，也是大坑，面试官问：“当你更新了数据库的数据后，是先删除缓存，还是先更新缓存？顺序不同会带来什么问题？”（来源：面试官对经典问题的探讨）我们讨论了经典的“先更新数据库，再删除缓存”的策略，但他马上抛出一个极端情况：“如果数据库更新成功了，但删除缓存这一步失败了，怎么办？”（来源：面试官针对薄弱环节的提问）这个问题很实际，我回答说可以考虑重试机制，他接着问：“那如果引入消息队列做异步重试，消息本身丢了又怎么办？”（来源：面试官的连环问）这一连串问题把我逼到了角落，不得不承认需要考虑更复杂的补偿机制，比如定时去扫描数据库的binlog来发现并修复不一致的数据，他提到在阿里的大规模场景下，数据的一致性要求很高，往往会通过canal这样的组件监听数据库变更来同步更新缓存，确保最终一致性，这个讨论让我意识到,一个小操作背后需要考虑的容错和可靠性问题非常多。

还有一个让我意外的点是，面试官很关注Redis的持久化。 他问：“如果Redis突然宕机，RDB和AOF两种方式，哪种方式可能会丢失更多数据？在生产环境中你们会怎么选？”（来源：面试官对底层机制的考察）我根据记忆说了AOF丢数据更少，但RDB恢复更快，他追问：“那如果既要保证少丢数据，又要恢复速度快，有没有折中方案？”这其实是在问RDB和AOF的混合持久化模式，他分享说在真实业务中，他们会根据业务对数据丢失的容忍度来配置不同的策略，比如核心业务肯定要开启AOF，并且是每秒刷盘（everysec）模式。（来源：面试官结合业务的讲解）

最后还提到了一个运维层面的坑：Redis的慢查询。 面试官问：“你有没有遇到过Redis变慢的情况？可能的原因有哪些？”（来源：面试官对运维经验的考察）我提到了bigkey（大Key）和热key（热点Key），他让我详细解释什么是大Key，有什么危害，我说比如一个hash里存了几十万个字段，或者一个string的值有好几兆，在持久化、网络传输时都会很慢，甚至可能阻塞服务，他肯定了我的说法，并补充说在阿里这种量级，会用内部工具扫描和治理大Key，这是日常运维的重要一环。（来源：面试官补充的实际运维经验）

这次阿里面试关于Redis的部分，感觉面试官不是在考你背下了多少概念，而是通过一个个真实的、棘手的“坑”，来考察你是否真的有处理过复杂场景的经验，以及你的思考深度和解决问题的思路，他分享的一些实际做法，比如用空值应对穿透、结合binlog做数据一致性补偿、对持久化策略的权衡等，都是书本上很难学到的“实战干货”。