黑马点评常见面试题
异步秒杀的处理流程是怎样的？如何保证消息不丢失？
- 用户请求到达后，先通过
Redis预减库存并判断资格（比如一人一单） - 资格校验通过后，将订单信息写入
Redis Stream - 消费者服务监听
Stream，读取消息并异步执行：扣减数据库库存、生成订单、发送通知 - 消费完成后发送确认，未确认消息会被重新投递
如何保证 “一人一单” 的业务逻辑？防止重复下单的机制有哪些？
核心逻辑：
- 基于用户
ID和商品ID生成唯一键，存入Redis并设置过期时间 - 下单前检查该键是否存在，存在则拒绝重复下单
防重复机制：
- 后端：
- Redis 加锁+ 分布式锁（Redisson）双重校验
- 数据库唯一索引（
UNIQUE KEY uk_user_goods (user_id, goods_id)），防止最终数据重复
为什么选择 Redis Stream 实现消息队列？相比 RabbitMQ有什么优势？
相比 RabbitMQ 等中间件, Redis Stream 更轻量, , 使用简单, 不用额外部署中间件,运维成本低, 适合中小规模消息场景
Redisson 分布式锁的实现原理是什么？为什么选择可重入锁？
实现原理： 基于 SET NX PX 命令实现，核心是：
- 加锁：向
Redis写入键值对，设置过期时间 - 解锁：通过
Lua脚本判断锁的持有者是否为当前线程，若是则删除键 - 续期：内置
Watch Dog机制，若线程未执行完，每隔1/3过期时间自动延长锁有效期
选择可重入锁的原因：
秒杀场景中，同一线程可能多次获取锁，可重入锁允许同一线程重复加锁，避免死锁
乐观锁在项目中的具体实现方式？适用场景是什么？
实现方式: 在数据库表中添加 version 字段，更新时通过版本号判断能否更新成功
适用场景：
- 库存扣减（秒杀场景下并发高，但冲突频率较低）
- 不需要长时间持有锁的场景，避免悲观锁的性能损耗
分布式锁的超时时间如何设置？出现死锁如何解决？
超时时间设置：
- 预估业务执行时间，设置超时时间为预估时间的 2-3 倍
- 结合
Redisson的Watch Dog机制，自动延长超时时间，避免业务未完成锁提前释放
死锁解决：
- 根本避免：设置合理超时时间，确保锁能自动释放
- 排查手段：通过
Redis命令（如KEYS lock:*）找到长期未释放的锁，手动删除 - 为锁添加唯一标识（如
UUID），只允许持有者解锁，避免误释放
如何解决缓存穿透问题？布隆过滤器的实现细节是什么？
解决：
- 对不存在的商品
ID，在Redis缓存空值，设置短期过期时间 - 引入布隆过滤器，提前拦截不存在的请求
布隆过滤器实现：
- 初始化：将所有商品
ID哈希到一个bitmap中 - 校验：用户请求时，先通过布隆过滤器判断 ID 是否存在，不存在则直接返回，避免访问数据库
缓存雪崩的预防措施有哪些？项目中是如何配置缓存过期时间的？
- 缓存过期时间加随机值，避免大量缓存同时失效
Redis集群部署，避免单点故障- 缓存失效时，返回兜底数据，而非直接访问数据库
过期时间配置：
- 热点数据：较长过期时间+ 主动更新
- 非热点数据：较短过期时间+ 随机偏移，降低雪崩风险
缓存击穿的解决方案是什么？热点数据如何特殊处理？
缓存击穿解决：
- 互斥锁：缓存失效时，只允许一个线程查询数据库并重建缓存，其他线程等待重试
- 热点数据永不过期：结合定时任务后台更新，避免过期瞬间的并发冲击
热点数据处理：
- 秒杀商品等热点数据，提前加载到本地缓存和
Redis，设置永不过期 - 通过
Redis Cluster分片存储，避免单节点压力过大 - 限制单用户访问频率，防止恶意请求击穿缓存
缓存与数据库的数据一致性如何保证？采用哪种更新策略？
策略：先更新数据库，再删除缓存
-
步骤：更新
MySQL数据 → 删除 Redis 对应缓存 → 后续读请求会从数据库加载新数据并重建缓存 -
优化：
- 延迟删除：删除缓存时加短暂延迟，避免并发更新时的缓存脏写
- 最终一致性：通过定时任务对比缓存与数据库数据，修复差异
Lua 脚本在 Redis 操作中的作用是什么？写过哪些核心的 Lua 脚本？
作用：
- 保证多个 Redis 命令的原子性
- 减少网络交互，提升性能
脚本示例：
库存预减与资格校验：
-- 检查用户是否已下单，未下单则预减库存
local userKey = 'order:user:' .. ARGV[1] .. ':goods:' .. ARGV[2]
local stockKey = 'stock:' .. ARGV[2]
if redis.call('EXISTS', userKey) == 1 thenreturn 0 -- 已下单
end
local stock = redis.call('GET', stockKey)
if not stock or tonumber(stock) <= 0 thenreturn -1 -- 库存不足
end
redis.call('DECR', stockKey)
redis.call('SET', userKey, 1, 'EX', 86400) -- 标记已下单，有效期1天
return 1 -- 成功