布隆过滤器解决缓存穿透

最新推荐文章于 2025-04-30 08:15:00 发布
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分类专栏： Java基础
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Redis中使用布隆过滤器解决缓存穿透问题
yuanmomoya的博客
09-08 833
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存中没有命中，会去数据库中查询，而数据库中也没有该数据，并且每次查询都不会命中缓存，从而每次请求都直接打到了数据库上，这会给数据库带来巨大压力。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用多个不同的哈希函数将一个元素映射到一个位数组中的多个位置，并将这些位置的值置为 1。如果有任何一个位置上的值为 0，那么这个元素一定不存在。布隆过滤器存在一定的误判概率，即可能会把不存在的元素判断为存在，但不会把存在的元素判断为不存在。
【Redis实战篇】利用布隆过滤器解决缓存穿透问题
daydayup
11-14 1201
查询一个不存在的数据，mysql查不到数据也会直接写入缓存，就会导致每次请求都查询数据库海量用户如果说查询的用户名存在或不存在，全部请求数据库，会将数据库直接打满。位图所谓位图，就是用每一位来存放某种状态，适用于海量数据，整数，数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据存不存在的。布隆过滤器概念布隆过滤器是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的 一种紧凑型的、比较巧妙的概率型数据结构，特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在。
布隆过滤器的方式解决缓存穿透问题
weixin_34167043的博客
09-27 252
1、原理 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。因此他有如下三个使用场景: 网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址 反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱（同理，垃圾短信） 缓存穿透，将所有可能存在的数据缓存放到布隆过滤器中，当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉。 OK，接下来我们来谈谈...
缓存穿透的解决方式？—布隆过滤器
最新发布
SevenCoding的博客
04-30 965
布隆过滤器是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的 一种紧凑型的、比较巧妙的概率型数据结构，特点是高效地插入和查询，查询时可以用来判断 “一定不存在或者可能存在”，它是用多个哈希函数，将一个数据映射到位图结构中。布隆过滤器的空间效率O(m) 和查询时间O(k) 都很优秀，但是存在一定的误判率 （布隆过滤器认为不存在，则一定不存在；布隆过滤器认为存在，则只是可能存在）bit数组的位数m越大，hash函数的个数k越多，误判率就越低。
使用布隆过滤器解决缓存穿透
qq_21277357的博客
12-23 1502
在项目启动的时候，我们的redis就有了数据。我们来看下效果，访问一个不存在的数据。我们在来查询一个存在的数据。
使用布隆过滤器解决缓存穿透问题（超详细原理解读）
hrh的博客
11-25 1830
布隆过滤器（Bloom Filter）是一种解决缓存穿透的常用方法，本文介绍了缓存穿透是什么、怎么用布隆过滤器解决，并对布隆过滤器原理做了深入解读，并提供了具体代码实现。
使用布隆过滤器解决缓存穿透问题：Spring Boot 实战
是琼琼琼琼琼啊的博客
03-31 663
缓存穿透是指查询一个不存在的数据时，由于缓存中没有命中，请求会直接打到数据库。如果攻击者频繁发起这样的请求，会导致数据库压力剧增，甚至崩溃。请求查询一个不存在的键。缓存中未命中，查询数据库也未找到，返回空结果。如果大量类似的请求涌入，数据库将成为瓶颈。通过布隆过滤器，我们可以有效解决缓存穿透问题，避免对数据库的无效查询。布隆过滤器以其高效的内存占用和快速的查询能力，成为分布式系统中不可或缺的工具。当然，布隆过滤器也有一定的误判率，因此在实际应用中需要根据业务需求权衡其准确性和性能。
Redission--布隆过滤器解决缓存穿透问题
随便写写
04-02 567
添加 Redission 依赖：首先需要将 Redission 添加到你的 Java 项目中，你可以通过 Maven 来添加 Redission 的依赖。创建 Redission 客户端：在代码中创建 Redission 客户端，连接到 Redis 服务器。使用Redission的布隆过滤器步骤。布隆过滤器在缓存穿透问题中的使用。布隆过滤器的核心是一个位数组。
布隆过滤器详解及使用：解决缓存穿透问题
LiuYuHao_的博客
02-14 1049
布隆过滤器是一种空间效率很高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它的优点是高效且占用内存少，但有一定的误判率（即可能会错误地认为某个不在集合中的元素存在于集合中），不过它不会漏报（即如果一个元素确实不在集合中，布隆过滤器一定能够正确判断）。布隆过滤器是一种非常有效的工具，特别适用于需要快速判断元素是否存在但对误判率有一定容忍度的场景。在缓存系统中，它可以有效防止缓存穿透问题，减轻数据库的压力，提高系统的整体性能和稳定性。
基于布隆过滤器解决缓存穿透问题
记录各种Bug解决案例及日常学习内容
05-03 2819
一、缓存穿透 产生的背景： 缓存穿透是指使用不存在的key进行大量的高并发查询，导致缓存无法命中，每次请求都要都要穿透到后端数据库查询，使得数据库的压力非常大，甚至导致数据库服务压死； 解决方案： 1.接口层实现api限流、用户授权、id检查等； 2.从缓存和数据库都取不到数据的话，一样将数据库空值放入缓存中，设置30s有效期避免使用同一个id对数据库攻击压力大； 二、布隆过滤器基本介绍 布隆过滤器适用于判断某个数据是否在集合中存在，不一定百分百准备， Bloom Filter基本实现原理采用位数组与联合
解决缓存穿透 - 布隆过滤器
qq_65958249的博客
04-02 741
查询时则通过相同的hash算法得到映射的位置并判断映射的位置的值，若存在一个及以上的位置为0则代表该数据不存在布隆过滤器中，若映射的位置全部都为1则代表该数据可能在布隆过滤器中，可能不在存在误判的可能性。由于请求的数据在缓存和数据库中都不存在，此时当系统出现恶意攻击，大量请求访问缓存和数据库都不存在的数据，所有的请求将会到达数据库从而对数据库造成的攻击导致数据库宕机。解决布隆过滤器不能删除数据的问题我们使用了 redis 的 set 结构在判断完布隆过滤器后再加一层是否为已删除的数据判断；
Bloom Filter布隆过滤器（解决redis缓存穿透）
MrYushiwen的博客
01-17 5959
1.布隆过滤器： 布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器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比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 如果想要判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定，链表，树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，检索速度也越来越慢。 比如： 链表O(n), 树O
缓存穿透解决方案：布隆过滤器
特立独行的猿
09-22 831
BitSet基础 我们会遇到这样的需求，在海量数据中找出某个数据，我们想要的就是BitSet，BitSet本质是一个bit数组，使用1表示存在，0表示不存在。 简单使用示例： BitSet bitSet = new BitSet(10);# 数组大小10 bitSet.set(1); # 索引1，记1 bitSet.set(2); # 索引2，记1 System.out.println(bitSet.get(1212));# 索引1212，没有数据，所以为0
布隆过滤器解决缓存穿透问题
qq_40837310的博客
12-01 7772
背景 如果我们使用缓存，那样会带来缓存三大问题，缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿。这里针对缓存穿透并使用布隆过滤器解决。 缓存穿透就是有心用户利用缓存和数据库都必不存在的数据来发送恶意请求，从而绕过缓存，直接访问数据库，最终导致数据库崩溃的问题。 这是一个通用的问题，关键就在于我们怎么知道请求的 key 在我们的数据库里面是否存在，如果数据量特别大的话，我们怎么去快速判断。 这个问题是如何在海量元素中（例如 10 亿无序、不定长、不重复）快速判断一个元素是否存在。 这个问题涉及两个关键点：海量数据、快速判断。
缓存穿透-布隆过滤器
专栏
12-30 439
布隆过滤器 布隆过滤器由一个很长的bit数组和一系列哈希函数组成的概率型数据结构，布隆过滤器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比一般的算法要好的多。 布隆过滤器如何解决redis中的缓存穿透，首先也是对所有可能查询的参数以hash形式存储，当用户想要查询的时候，使用布隆过滤器发现不在集合中，就直接丢弃，不再对持久层查询。缺点是有一定的误识别率和删除困难。 一、问题产生背景 数据库中查询不到的数据一直穿库。 cache_key = "id:1"; cache_value
BloomFilter 布隆过滤器 解决 缓存穿透
灵台方寸山斜月三星洞
07-15 384
BloomFilter 布隆过滤器 解决 缓存穿透缓存穿透 （要查的数据不存在）缓存失效的三种情况布隆过滤器解决思路数据增删问题1000线程同时访问 缓存穿透 （要查的数据不存在） 在只有Redis + 数据库的方案中，如果查询大量不存在的数据。因为缓存中没有值就要去数据库拿。最终屁也没拿到，Redis形同虚设，数据库累的半死。称之为缓存穿透 缓存失效的三种情况 简单的说就是缓存没起作用，压力落到了数据库上。 失效情况 触发操作 Redis MySQL 举例 缓存穿透 并发查某条数据 无
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