大家好，我是哪吒。

今天分享一下Redis布隆過濾器的原理和應用場景，解決緩存穿透，實現快速入門，豐富個人簡歷，提高面試level，給自己增加一點談資，秒變面試小達人，BAT不是夢。

一、緩存預熱

Redis緩存預熱是指在服務器啟動或應用程序啟動之前，將一些數據先存儲到Redis中，以提高Redis的性能和數據一致性。這可以減少服務器在啟動或應用程序啟動時的數據傳輸量和延遲，從而提高應用程序的性能和可靠性。

1、緩存預熱常見步驟

（1）數據準備

在應用程序啟動或服務器啟動之前，準備一些數據，這些數據可以是靜態數據、緩存數據或其他需要預熱的數據。

（2）數據存儲

將數據存儲到Redis中，可以使用Redis的列表（List）數據類型或集合（Set）數據類型。

（3）數據預熱

在服務器啟動或應用程序啟動之前，將數據存儲到Redis中。可以使用Redis的客戶端工具或命令行工具來執行此操作。

（4）數據清洗

在服務器啟動或應用程序啟動之后，可能會對存儲在Redis中的數據進行清洗和處理。例如，可以刪除過期的數據、修改錯誤的數據等。

需要注意的是，Redis緩存預熱可能會增加服務器的開銷，因此應該在必要時進行。同時，為了減少預熱的次數，可以考慮使用Redis的其他數據類型，如哈希表（Hash）或有序集合（Sorted Set）。此外，為了提高數據一致性和性能，可以使用Redis的持久化功能，將數據存儲到Redis中，并在服務器重啟后自動恢復數據。

2、代碼實現

@Component
@Slf4j
public class BloomFilterInit
{
    @Resource
    private RedisTemplate redisTemplate;

    //初始化白名單數據
    @PostConstruct
    public void init() {
        //1 白名單客戶加載到布隆過濾器
        String key = "customer:1";
        //2 計算hashValue,由于存在計算出來負數的可能，我們取絕對值
        int hashValue = Math.abs(key.hashCode());
        //3 通過hashValue和2的32次方后取余，獲得對應的下標坑位
        long index = (long)(hashValue % Math.pow(2,32));
        log.info(key+" 對應的坑位index:{}",index);
        //4 設置redis里面的bitmap對應類型白名單：whitelistCustomer的坑位，將該值設置為1
        redisTemplate.opsForValue().setBit("whitelistCustomer",index,true);

    }
}

二、緩存雪崩

Redis緩存雪崩是指在緩存系統中，由于某些原因，緩存的數據突然大量地被刪除或修改，導致緩存系統的性能下降，甚至無法正常工作。

1、什么情況會發生緩存雪崩？

（1）誤刪除

由于誤操作或故障，緩存系統可能會誤刪除一些正常的數據。這種情況通常會在數據庫中發生。

（2）誤修改

由于誤操作或故障，緩存系統可能會誤修改一些正常的數據。這種情況通常會在數據庫中發生。

（3）負載波動

緩存系統通常會承受一定的負載波動，例如，在高峰期間，數據量可能會大幅增加，從而導致緩存系統的性能下降。

（4）數據變化頻繁

如果緩存系統中的數據變化頻繁，例如，每秒鐘都會有大量的數據插入或刪除，那么緩存系統可能會因為響應過慢而導致雪崩。

2、Redis緩存集群實現高可用

• 主從 + 哨兵
• Redis集群
• 開啟Redis持久化機制aof/rdb，盡快恢復緩存集群。

3、如何避免Redis緩存雪崩？

（1）數據備份

定期備份數據，以防止誤刪除或誤修改。

（2）數據同步

定期同步數據，以防止數據不一致。

（3）負載均衡

使用負載均衡器將請求分配到多個Redis實例上，以減輕單個實例的負載。

（4）數據優化

優化數據庫結構，減少數據變化頻繁的情況。

（5）監控與告警

監控Redis實例的性能指標，及時發現緩存系統的異常，并發出告警。

三、緩存穿透

Redis緩存穿透是指在Redis緩存系統中，由于某些原因，緩存的數據無法被正常訪問或處理，導致緩存失去了它的作用。

1、什么情況會發生緩存穿透？

（1）數據量過大

當緩存中存儲的數據量過大時，緩存的數據量可能會超過Redis的數據存儲限制，從而導致緩存失去了它的作用。

（2）數據更新頻繁

當緩存中存儲的數據更新頻繁時，緩存的數據可能會出現異步的變化，導致緩存無法被正常訪問。

（3）數據過期

當緩存中存儲的數據過期時，緩存的數據可能會失去它的作用，因為Redis會在一定時間后自動將過期的數據刪除。

（4）數據權限限制

當緩存中存儲的數據受到權限限制時，只有擁有足夠權限的用戶才能訪問和處理這些數據，從而導致緩存失去了它的作用。

（5）Redis性能瓶頸

當Redis服務器的性能達到極限時，Redis緩存可能會因為響應過慢而導致穿透。

2、如何避免Redis緩存穿透？

（1）設置合理的緩存大小

根據實際需求設置合理的緩存大小，以避免緩存穿透。

（2）優化數據結構

根據實際需求優化數據結構，以減少數據的大小和更新頻率。

（3）設置合理的過期時間

設置合理的過期時間，以避免緩存失去它的作用。

（4）增加Redis的并發處理能力

通過增加Redis的并發處理能力，以提高緩存的處理能力和響應速度。

（5）優化Redis服務器的硬件和軟件配置

通過優化Redis服務器的硬件和軟件配置，以提高Redis的性能和處理能力。

Redis緩存穿透

四、通過空對象緩存解決緩存穿透

如果發生了緩存穿透，可以針對要查詢的數據，在Redis中插入一條數據，添加一個約定好的默認值，比如defaultNull。

比如你想通過某個id查詢某某訂單，Redis中沒有，MySQL中也沒有，此時，就可以在Redis中插入一條，存為defaultNull，下次再查詢就有了，因為是提前約定好的，前端也明白是啥意思，一切OK，歲月靜好。

這種方式只能解決key相同的情況，如果key都不同，則完蛋。

五、Google布隆過濾器Guava解決緩存穿透

1、引入pom

<!--guava Google 開源的 Guava 中自帶的布隆過濾器-->
<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>23.0</version>
</dependency>

2、創建布隆過濾器

BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 100);

布隆過濾器中添加元素。

bloomFilter.mightContain(1)

判斷布隆過濾器中是否存在。

bloomFilter.mightContain(1)

3、fpp誤判率

@Service
@Slf4j
public class GuavaBloomFilterService {
    public static final int SIZE = 1000000;

    //誤判率
    public static double fpp = 0.01;

    //創建guava布隆過濾器
    private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), SIZE, fpp);
    
    public void guavaBloomFilter() {
        for (int i = 1; i <= SIZE; i++) {
            bloomFilter.put(i);
        }
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>(10000);

        for (int i = SIZE + 1; i <= SIZE + (10000); i++) {
            if (bloomFilter.mightContain(i)) {
                log.info("被誤判了:{}", i);
                list.add(i);
            }
        }
        log.info("誤判總數量:{}", list.size());
    }
}

六、Redis緩存擊穿

Redis緩存擊穿是指在Redis緩存系統中，由于某些原因，緩存的數據無法被正常訪問或處理，導致緩存失去了它的作用。

1、什么情況會發生緩存擊穿？

根本原因：熱點Key失效。

（1）數據量過大

當緩存中存儲的數據量過大時，緩存的數據量可能會超過Redis的數據存儲限制，從而導致緩存失去了它的作用。

（2）數據更新頻繁

當緩存中存儲的數據更新頻繁時，緩存的數據可能會出現異步的變化，導致緩存無法被正常訪問。

（3）數據過期

當緩存中存儲的數據過期時，緩存的數據可能會失去它的作用，因為Redis會在一定時間后自動將過期的數據刪除。

（4）數據權限限制

當緩存中存儲的數據受到權限限制時，只有擁有足夠權限的用戶才能訪問和處理這些數據，從而導致緩存失去了它的作用。

（5）Redis性能瓶頸

當Redis服務器的性能達到極限時，Redis緩存可能會因為響應過慢而導致擊穿。

2、如何避免Redis緩存擊穿？

（1）設置合理的緩存大小

根據實際需求設置合理的緩存大小，以避免緩存穿透。

（2）優化數據結構

根據實際需求優化數據結構，以減少數據的大小和更新頻率。

（3）設置合理的過期時間

設置合理的過期時間，以避免緩存失去它的作用。

（4）增加Redis的并發處理能力

通過增加Redis的并發處理能力，以提高緩存的處理能力和響應速度。

（5）優化Redis服務器的硬件和軟件配置

通過優化Redis服務器的硬件和軟件配置，以提高Redis的性能和處理能力。

七、Redis緩存擊穿解決方案

1、互斥更新

通過雙檢加鎖機制。

2、差異失效時間

先更新從緩存B，再更新主緩存A，而且讓從緩存B的緩存失效時間長于A，保證A失效時，B還在。

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