引言

大概介绍一下什么是缓存穿透、缓存击穿以及布隆过滤器相关功能和算法
看下面一张图：

客户端发送请求到服务器，然后最终访问数据库这是一个简单的流程，但为了能够节省资源，避免频繁连接和关闭，我们在服务器和数据库之间建立个数据源，其实它就是个池子一样的东西，需要的话我们去池子里面拿，不需要或者用完了就放进去，中间节省了连接和关闭的时间。但是这远远不够~~~

数据量一大我们得做一些其他措施，如分库分表、主从复制、读写分离等，或者是mysql集群

再来个中间件也未尝不可，redis和memached作为缓存使用，从而降低我们服务器压力
哦豁，终于扯到我们这样这章的重点了，对redis
加入缓存这一层虽有效降低了数据库的压力，但是又会引入其他种种问题，我们来看下：

缓存穿透

redis中有数据，但是用户（牛逼用户）访问的时候是绕过redis的缓存直接访问数据库，比如访问id=-1的某个数据在redis中没有，在mysql中也没有，这时候他搞个JMeter怼个并发直接访问不存在的数据，我数据库岂不凉凉？这个就是我们所说的缓存穿透 后面所说的缓存击穿和缓存雪崩其实是缓存穿透的特殊表现
解决方案：

• 在Redis中增加key为这个id值为null的键值对，下次访问的时候就直接从redis中拿

缺点：这样就造成的redis中会有大量value为null的脏数据，如果恶意攻击这样肯定也是不行的

• 接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；

缺点：做法比较单一

• 使用布隆过滤器

缓存击穿

redis中没有数据（大量过期），数据库中有。这个时候在高并发情况下用户请求数据直接从mysql中取形成缓存击穿，但是一般公司不需要解决，因为并发量不高
解决方案：

• 热点数据设置永不过期
• 分布式锁：虽然效率底，但是很有效的保证你数据库的安全（不常用 ）

缓存雪崩

存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。
和缓存击穿不同的是:缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。
原因：

1. redis中缓存的数据有效期一致导致的
2. redis数据库down掉了

解决方案：

1. 不同的key设置随机的过期时间，避免过期时间一致或者设置热点数据永不过期
2. 分布式部署时将热点数据分布在不同的缓存数据库中（分布式缓存）
   1. 切片集群模式（不同的redis数据库中存放不等的热点数据）
   2. 副本集群模式（不同的redis数据库中存放相同的热点数据）

布隆过滤器

布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率很高的随机数据结构，可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难，所以它不适合于低错误率的场景，因为他本身就是靠错误率来换取空间利用率的。
布隆过滤器广泛应用于网页黑名单系统、垃圾邮件过滤系统、爬虫网址判重系统等

布隆算法

布隆算法可以通过一定的错误率换取空间，底层是通过bit数组表示数据，而bit数组占用内容是非常少的
所以一方面也就解决的布隆过滤器内存紧张问题（筛选条件过多），而bit数组的数据其实就是通过给定的key进行Hash算法计算的Hash值 那么这个bit数组就必要保证两个条件：

1. hash值范围[0,length-1]
2. 计算出来的hash值是足够散列

那么布隆算法的错误率是怎么产生的呢？对就是hash碰撞而来的，那么如何降低错误率呢？

1. 增加bit数组的长度
2. 增加hash函数的个数（一个key计算多次hash值，放在bit数组中）如下图：

原理介绍：给定一个key通过三个hash函数来计算这个key的hash值，hash就是对应bit数组的下标，那么这三个bit值为1才表示这个key存在，如果待检测的时候元素key经过这三个hash函数生成的值对应的下标位置上不全是1，name这个key一定不存在这个集合，反之这个key可能存在于这个集合中
但是，hash函数的个数并不是越多于好，需要参考数组的长度，尽量满足平均分布，这样既降低误判发生的概率，又可以充分利用bit数组的空间