问题一：Redis的缓存失效策略有哪些？
Redis的缓存失效策略有哪些？
参考回答：
定时清除：针对每个设置过期时间的key都创建指定定时器。
惰性清除：访问时判断，如果key已过期则删除。
定时扫描清除：定时扫描一定数量的key，检查是否有过期的，并删除。
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问题二：在高并发场景下，如何保证Redis缓存和数据库的一致性？
在高并发场景下，如何保证Redis缓存和数据库的一致性？
参考回答：
先更新数据库再删除缓存（延迟双删）：先更新数据库中的数据，然后删除缓存中的数据。由于删除缓存的操作可能存在失败的情况，可以使用延迟双删策略，即在更新数据库后等待一段时间再次尝试删除缓存。
使用内存队列做异步串行化：在高并发场景下，为了避免缓存和数据库的不一致性问题，可以先将写请求放入内存队列中，然后异步串行化处理队列中的请求，确保每个请求都按照顺序执行。
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问题三：Cache Aside旁路缓存模式的工作原理是啥？
Cache Aside旁路缓存模式的工作原理是啥？
参考回答：
Cache Aside旁路缓存模式的工作原理是：写请求更新数据库后删除缓存数据；读请求不命中时查询数据库，查询完成后将数据写入缓存。这种模式下，业务端处理所有数据访问细节，利用Lazy计算的思想，确保数据以数据库结果为准，从而大幅降低缓存和数据库中数据不一致的概率。
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问题四：Read/Write Through（读写穿透）模式是如何工作的？
Read/Write Through（读写穿透）模式是如何工作的？
参考回答：
Read/Write Through（读写穿透）模式下，读操作会首先查询缓存中数据是否存在，如果存在则直接返回；如果不存在，则由缓存组件负责从数据库中同步加载数据。写操作会首先查询要写入的数据在缓存中是否已经存在，如果存在则更新缓存中的数据，并由缓存组件同步更新到数据库中。这种模式屏蔽了底层数据库的操作，只操作缓存，适用于读操作较多且对缓存一致性要求较高的场景。
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问题五：Write Behind Caching（异步缓存写入）模式有什么优缺点？
Write Behind Caching（异步缓存写入）模式有什么优缺点？
参考回答：
Write Behind Caching（异步缓存写入）模式的优点是对于一些计数业务，可以将多次写操作合并成一次批量写入，提高性能。但是，这种模式的缺点是数据的一致性变差，甚至在一些极端场景下可能会丢失数据。因此，它适用于对数据一致性要求不高的场景。
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