Java面试题:Redis1_Redis的使用场景和如何解决Redis缓存穿透问题

Redis使用场景常见问题

缓存

缓存三兄弟(穿透,击穿,雪崩)
双写一致
持久化
数据过期策略
数据淘汰策略

分布式锁

setnx,redisson

消息队列,延迟队列

解决Redis缓存穿透问题

缓存穿透问题

请求->redis缓存->mysql数据库

当一个新请求到来时,先会访问redis缓存寻找数据,如果在缓存中没有找到数据,就会去数据库中寻找,找到后将数据缓存到redis

当查询一个不存在的数据时,数据库中找不到数据,也就不会在缓存中写入,即导致每次请求都会查找数据库

如果出现大量的类似请求,就会频繁地冲击数据库,导致数据库宕机(攻击)

缓存传透简而概之就是请求穿透了redis缓存直接冲击数据库

缓存穿透的解决方案

缓存空数据

即使查询数据库返回的数据为空,仍然对这个空结果进行缓存

这种方法虽然简单,但是存在问题

首先是消耗内存,即使查询不存在的数据也进行缓存

其次是可能出现不一致的问题

当数据库中的不存在的数据被赋值时,缓存中的数据仍然为空,即数据库和缓存数据不一致

布隆过滤器

在向redis查询数据之前,会先查询布隆过滤器

如果在布隆过滤器中不存在,那就会直接返回

在缓存预热时,需要先预热布隆过滤器

bitmap(位图)

一个以bit为单位的数组,数组中的每个单元只能存储二进制数0或1

存储数据:

每个数据通过三个不同的hash函数获取hash值,根据hash值的计算结果将数组的对应位置改为1

请添加图片描述

每次查询时,使用相同的hash函数进行计算,如果相同的数组位置都为1即代表存在,可以放行,如果不存在就直接返回

数组越大误判率越低,数组越小误判率越高
一般在5%以内,数据库可以接受
RBloomFilter<String> bloomFilter
bloomFilter.tryInit(size,0.05);
//在布隆过滤器初始化数据,误判率设置为0.05

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