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看完Redis緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩來吊打面試官！

一、前言

「Redis 是一個開源（BSD許可）的，內存中的數據結構存儲系統，它可以用作數據庫、緩存和消息中間件。」

Redis在緩存應用中還是很廣泛的，項目中也經常使用。基本上面試中肯定都會問到，總結一下增強記憶哈！

在享受緩存帶來的好處的同時，當然要防止這些不好的方面。

下面我們一起來看看這三種情況的產生原因和解決方案！

「總結：這三種情況都是在大量請求來的時候，Redis沒有命中，請求直接打到數據庫，從而導致數據庫掛掉！」

Redis緩存簡圖：

看完Redis緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩來吊打面試官！

二、緩存穿透

1、產生原因

「大量請求的 key 是不合理的，緩存中根本不存在（數據庫中一般也不存在），導致這些請求繞過緩存直接訪問數據庫，給數據庫造成了巨大的壓力，隨時可能宕機。」

惡意查詢，如查詢id為負數等等。
key過期，突然來了大量請求時。
key沒有提前預熱，突然來了大量請求時。

2、解決方案

設置緩存空值：查詢數據庫沒有結果，將空值緩存，但必須設置一個合理的過期時間。
布隆過濾器：是一種用于判斷一個元素是否屬于一個集合的數據結構。
合理判斷參數的范圍：非負數等等。
限制并發查詢：保證只有一個線程去查詢底層數據源，其他線程等待查詢結果。

3、具體方案

「設置緩存空值：」

redis有一個配置，可以把從數據庫查詢出來為空的也緩存到Redis中，也可以自己在代碼中寫，順便加上過期時間，也可以配置過期時間，這樣是全局都是這個過期時間了，不太建議這樣！

spring:
  cache: 
    redis:
      cache-null-value: true
      time-to-live: 30s

「限制并發查詢：」

@Cacheable(value={"category"},key = "#root.methodName",sync = true)

?
sync = true：表示多個線程在嘗試獲取緩存數據的時候會被阻塞，直到第一個線程從數據庫加載數據并放入緩存后，其他線程才能獲取到緩存中的數據。這樣可以避免多個線程同時查詢底層數據庫，減輕數據庫負載，但會降低并發性能。默認為false，不開啟
?

「布隆過濾器：」

布隆過濾器（Bloom Filter）是一種用于判斷一個元素是否屬于一個集合的數據結構。它的主要特點是高效地判斷元素是否存在于集合中，且具有空間和時間效率高的優點。布隆過濾器不會存儲實際的數據，而是通過一系列的哈希函數和位數組來判斷元素的存在。

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「當布隆過濾器判斷元素不存在時，元素一定不存在，元素存在時，元素不一定存在！」

是不是有點繞，我們在詳細說一下：

布隆過濾器有一定的假陽性概率，即在判斷元素存在時，有可能出現錯誤的結果。這是因為多個元素可能產生相同的哈希值，導致位數組中的位被設置為1。

「布隆過濾器一旦添加了元素，就不能刪除，因為刪除元素會影響其他元素的判斷結果。」

一般引入guava中的BloomFilter來實現布隆過濾器！如果喜歡用Hutool，也是有實現的！

下面小編給大家簡單的寫個demo，大家感受一下！

「引入依賴」

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>30.1-jre</version>
</dependency>

「配置布隆過濾器」

/**
 * @author wangzhenjun
 * @date 2023/11/7 17:08
 */
@Configuration
public class BloomFilterConfig {

    // 預期插入的元素個數，從配置文件里拿
    private static final Integer EXPECTED_INSERTIONS = 100000;

    // 期望的誤判率，值越低，布隆過濾器計算時間越長，從配置文件里拿
    private static final Double FPP = 0.03;

    @Bean
    public BloomFilter<String> bloomFilter(){
        BloomFilter<String> filter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("utf-8")), EXPECTED_INSERTIONS,FPP);
        return filter;
    }

}

「簡單測試」

為了簡單，直接寫在啟動類上了，大家不要學哈！

@EnableAsync
@MapperScan("com.example.demonew.demo.mapper")
@EnableTransactionManagement
@SpringBootApplication
public class DemoNewApplication {

    @Autowired
    private BloomFilter bloomFilter;

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoNewApplication.class, args);

    }

    @PostConstruct
    public void init(){
        bloomFilter.put("123");
        boolean b = bloomFilter.mightContain("123");
        System.out.println("是否存在：" + b);
    }

}

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