缓存击穿

1.缓存为什么可能会穿透

定义：请求去一条压根儿数据库中就不存在的数据，也就是缓存和数据库都查询不到这条数据，但是请求每次都会打到数据库上面去，可能会导致你的数据库由于压力过大而宕掉。这种查询不存在数据的现象我们称为缓存穿透。

解决办法：

• 设置空值：

当数据查不到，查数据库，数据库也没有时，缓存设置为null，并设置过期时间(毕竟null无意义还浪费存储空间)。

当数据写入库时，同时替换缓存的null。

缺点：如恶意攻击，则会浪费缓存空间，如果这种null值过量的话，还会淘汰掉本身缓存存在的数据，这就会使我们的缓存命中率下降

• 布隆过滤器

1. 首先我们初始化一个bit数组，比如长度为 20 亿。
2. 选用一个 hash 算法，将现有产品比如上面场景的product_id 进行hash计算，最终映射到bit数组中。
3. 映射到的数组值设为 1 ，其他的均为 0 。
4. 对于新增的产品在写数据库之外，还要依照同样hash算法映射数组，更新对应位置的值。
5. 当查询一个产品的时候，先查询这个产品是否在布隆过滤器里面，如果不在，则直接返回空给客户端，不直接穿透到数据库和缓存中。

注意：性能：bit数组性能是很快的，因为数组操作基本都是O(1)。

存储性能：20 亿的数组仅需要 2000000000/8/1024/1024 = 238M 的空间。远比直接用int数组小32倍。

 

布隆过滤器缺点？

1. hash算法就有hash碰撞的发生，所以就有可能将并不在集合中的元素判断在里面。
2. 布隆过滤器不支持删除元素

拓展：怎么优化缺点？

针对1：采用多个hash算法，只要hash结果都为1则确定在里面。

针对2：当碰撞时，就存碰撞的值得个数。

首先维护一个bit数组，长度如20亿，

其次将key按照算法计算hash值，然后将hash 值对定义的数据长度取模，得到的值即为存在数组的索引。并将该索引位置值从 0 改为 1，表示存在。

布隆过滤器核心思想，我们把一个集合的每一个元素按照某种 hash 算法计算 hash 值，然后将hash 值对定义的数据长度取模，得到的值即为存在数组的索引。并将该索引位置值从 0 改为 1 。然后我们判断一个元素是否在这个集合的时候，只需要对这个元素计算出数组的索引值，如果这个索引位置的值为 1 则证明该元素在集合内，反之则知道不在这个集合中。

下面我们通过画个图来具体的看看布隆过滤器的工作模式，帮助大家更好的理解和应用

 

 

如上图所示，A, B, C三个元素在一个集合里面，拿到一个 D 元素，然后计算它的hash值对应于数组的位置值为 1 则表示这个 D 元素也在ABC的集合里面；接着拿到元素E 同样的计算，发现对应于数组中值为 0 则表示元素 E不在集合中。