Redis中如何使用布隆过滤器解决缓存击穿问题

 当使用 SpringBoot 结合 Redis 缓存时，我们需要考虑如何防止 Redis 缓存穿透。虽然缓存可以显著提高应用程序的性能，但如果缓存穿透发生，就可能导致数据不一致和性能下降。本文将介绍如何在 SpringBoot 中使用布隆过滤器预防 Redis 缓存穿透问题，并演示代码。

一、Redis三大经典问题

缓存击穿

缓存穿透说简单点就是大量请求的 key 是不合理的，根本不存在于缓存中，也不存在于数据库中 。这就导致这些请求直接到了数据库上，根本没有经过缓存这一层，对数据库造成了巨大的压力，可能直接就被这么多请求弄宕机了。

缓存穿透

缓存击穿中，请求的 key 对应的是 热点数据 ，该数据 存在于数据库中，但不存在于缓存中（通常是因为缓存中的那份数据已经过期） 。这就可能会导致瞬时大量的请求直接打到了数据库上，对数据库造成了巨大的压力，可能直接就被这么多请求弄宕机了。

缓存雪崩

缓存中大量key同时过期，导致请求大部分打到数据库里。

二、解决办法

缓存击穿：

• 缓存无效key
• 布隆过滤器

缓存雪崩：

• 设置不同的失效时间比如随机设置缓存的失效时间。
• 缓存永不失效（不太推荐，实用性太差）。
• 设置二级缓存。

缓存穿透：

• 设置热点数据永不过期或者过期时间比较长。
• 针对热点数据提前预热，将其存入缓存