字节跳动高工面试：以商品超卖为例讲解Redis分布式锁，爱了爱了

说到算法&＃xff0c;相信每一个程序员和接触过程序员的朋友都不会陌生&＃xff0c;直到现在算法一直占着面试必问的地位&＃xff0c;而算法面试也仍是当前最适合公司筛选程序员的方法之一&＃xff0c;在阿里&＃xff0c;字节跳动、华为等公司带动下&＃xff0c;无论是求职者还是面试官&＃xff0c;都逐渐认识到算法面试其实是相对高效、准确且公平的筛选机制**&＃xff0c;可能你会觉得算法面试有几个实际工作中用到的&＃xff0c;不过是“面试造火箭&＃xff0c;工作拧螺丝”**罢了&＃xff0c;那我想说你并没有认识到算法面试的真正目的。

说简单点&＃xff0c;算法面试就是为了筛选出足够聪明要么足够勤奋的人&＃xff0c;在一个算法题中&＃xff0c;不仅考察你的沟通能力&＃xff0c;你的逻辑思维能力&＃xff0c;同时也在考察你的**代码质量。**因此&＃xff0c;无论在哪种情况下&＃xff0c;都不是单纯刷题背题就能应付的&＃xff0c;关于算法相关的内容&＃xff0c;Alibaba肯定还是很有话语权的&＃xff0c;所以今天我们要分享的内容&＃xff0c;正是阿里P8的十年开发经验总结&＃xff0c;写出来的这本“大师级算法宝典”看完你也会不得不感叹这份极品手册的&＃xff01;

由于每个章节都有更详细的章节内容&＃xff0c;文章篇幅受限&＃xff0c;只能展示部分的章节内容和核心截图&＃xff0c;有需要完整笔记的朋友可以点赞文章关注我支持一下&＃xff0c;获取方式在文末&＃xff01;&＃xff01;&＃xff01;

事故背景

公司最近安排了一波商品抢购活动&＃xff0c;由于后台小哥操作失误最终导致活动效果差&＃xff0c;被用户和代理商投诉了。经理让我带同事们一起复盘这次线上事故。

什么原因造成的&＃xff1f;

抢购活动计划是零点准时开始&＃xff0c;

22&＃xff1a;00 运营人员通过后台将商品上线

23&＃xff1a;00后台小哥已经将商品导入缓存中&＃xff0c;提前预热

抢购开始的瞬间流量非常大&＃xff0c;按计划是通过Redis承担大部分用户查询请求&＃xff0c;避免请求全部落在数据库上。

如上图预期大部分请求会命中缓存&＃xff0c;但是由于后台小哥预热缓存的时候将所有商品的缓存时间都设置为2小时过期&＃xff0c;所有的商品在同一个时间点全部失效&＃xff0c;瞬间所有的请求都落在数据库上&＃xff0c;导致数据库扛不住压力崩溃&＃xff0c;用户所有的请求都超时报错。

实际上所有的请求都直接落到数据库&＃xff0c;如下图&＃xff1a;

什么时候发现的&＃xff1f;

凌晨01:02 SRE 收到系统告警&＃xff0c;登录运维管理系统发现数据库节点 CPU和内存飙升超过阈值&＃xff0c;迅速联系后台开发人员定位排查。

为什么没有早点发现&＃xff1f;

由于缓存设置过期时间是2小时&＃xff0c;凌晨1点前缓存可以命中大部分请求&＃xff0c;数据库服务处于正常状态。

发现时采取了什么措施&＃xff1f;

后台小哥通过日志定位排查发现问题后&＃xff0c;进行了一系列操作&＃xff1a;

首先通过API Gateway&＃xff08;网关&＃xff09;限制大部分流量进来

接着将宕机的数据库服务重启

再重新预热缓存

确认缓存和数据库服务正常后将网关流量正常放开&＃xff0c;大约01&＃xff1a;30 抢购活动恢复正常。

如何避免下次出现&＃xff1f;

这次事故的原因其实就是出现了缓存雪崩&＃xff0c;查询数据量巨大&＃xff0c;请求直接落到数据库上&＃xff0c;引起数据库压力过大宕机。

在业界解决缓存雪崩的方法其实比较成熟了&＃xff0c;比如有&＃xff1a;

• 均匀过期
• 加互斥锁
• 缓存永不过期

&＃xff08;1&＃xff09;均匀过期

设置不同的过期时间&＃xff0c;让缓存失效的时间点尽量均匀。通常可以为有效期增加随机值或者统一规划有效期。

&＃xff08;2&＃xff09;加互斥锁

跟缓存击穿解决思路一致&＃xff0c;同一时间只让一个线程构建缓存&＃xff0c;其他线程阻塞排队。

&＃xff08;3&＃xff09;缓存永不过期

跟缓存击穿解决思路一致&＃xff0c;缓存在物理上永远不过期&＃xff0c;用一个异步的线程更新缓存。

最后

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祝大家早日进入大厂&＃xff0c;拿到满意的薪资和职级~~~加油&＃xff01;&＃xff01;

感谢大家的支持&＃xff01;&＃xff01;

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[外链图片转存中…(img-GyP9y7SL-1618801676133)]