你不知道的redis二-缓存穿透和缓存雪崩问题及解决方案

缓存穿透是指存在用户不断地访问缓存和数据库中都没有的数据，从而导致数据库压力过大，从而可能引发服务处理缓慢甚至数据库崩溃等问题。如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者。

解决方式

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解决方法很多，一般有以下几种方式

1、接口层校验

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，实现比较简单，但是只能拦截部分请求；

2、缓存空对象

从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。 这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击，保护了后端数据源；

存在问题

1、如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多的空值的键；

2、即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。

3、布隆过滤器

布隆过滤器是一个bit向量或者bit，如果我们要映射一个值到布隆过滤器中，我们要使用多个不同的哈希函数生成多个哈希值，并将每个生成的哈希值指向的bit位设置为1。

可以看到，不同的词对应的bit位置可能相同，当词很多的情况时，可能大部分bit位置都是1，这时查询商品1可能对应的位置都为1，只能说明商品1一词可能存在，不是一定存在的。

布隆过滤器的巨大用处就是，能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。命中的可能存在，但不命中的话肯定不存在！

如Gava给我们提供的布隆过滤器，以下程序实现了生成1000000数据进行初始化布隆过滤器，过滤器误判率为3%，然后故意取10000个不存在布隆过滤器里的值，输出误判数量为300.

public class BloomFilterTest {

private static int size = 1000000;

private static BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size, 0.03);