大家好，我是哪吒。
今天分享一下redis布隆过滤器的原理和应用场景，解决缓存穿透，实现快速入门，丰富个人简历，提高面试level，给自己增加一点谈资，秒变面试小达人，BAT不是梦。
Redis缓存预热是指在服务器启动或应用程序启动之前，将一些数据先存储到Redis中，以提高Redis的性能和数据一致性。这可以减少服务器在启动或应用程序启动时的数据传输量和延迟，从而提高应用程序的性能和可靠性。
在应用程序启动或服务器启动之前，准备一些数据，这些数据可以是静态数据、缓存数据或其他需要预热的数据。
将数据存储到Redis中，可以使用Redis的列表（List）数据类型或集合（Set）数据类型。
在服务器启动或应用程序启动之前，将数据存储到Redis中。可以使用Redis的客户端工具或命令行工具来执行此操作。
在服务器启动或应用程序启动之后，可能会对存储在Redis中的数据进行清洗和处理。例如，可以删除过期的数据、修改错误的数据等。
需要注意的是，Redis缓存预热可能会增加服务器的开销，因此应该在必要时进行。同时，为了减少预热的次数，可以考虑使用Redis的其他数据类型，如哈希表（Hash）或有序集合（Sorted Set）。此外，为了提高数据一致性和性能，可以使用Redis的持久化功能，将数据存储到Redis中，并在服务器重启后自动恢复数据。
@Component
@Slf4j
public class BloomFilterInit
{
@Resource
private RedisTemplate redisTemplate;
//初始化白名单数据
@PostConstruct
public void init() {
//1 白名单客户加载到布隆过滤器
String key = "customer:1";
//2 计算hashValue,由于存在计算出来负数的可能，我们取绝对值
int hashValue = Math.abs(key.hashCode());
//3 通过hashValue和2的32次方后取余，获得对应的下标坑位
long index = (long)(hashValue % Math.pow(2,32));
log.info(key+" 对应的坑位index:{}",index);
//4 设置redis里面的bitmap对应类型白名单：whitelistCustomer的坑位，将该值设置为1
redisTemplate.opsForValue().setBit("whitelistCustomer",index,true);
}
}
Redis缓存雪崩是指在缓存系统中，由于某些原因，缓存的数据突然大量地被删除或修改，导致缓存系统的性能下降，甚至无法正常工作。
由于误操作或故障，缓存系统可能会误删除一些正常的数据。这种情况通常会在数据库中发生。
由于误操作或故障，缓存系统可能会误修改一些正常的数据。这种情况通常会在数据库中发生。
缓存系统通常会承受一定的负载波动，例如，在高峰期间，数据量可能会大幅增加，从而导致缓存系统的性能下降。
如果缓存系统中的数据变化频繁，例如，每秒钟都会有大量的数据插入或删除，那么缓存系统可能会因为响应过慢而导致雪崩。
定期备份数据，以防止误删除或误修改。
定期同步数据，以防止数据不一致。
使用负载均衡器将请求分配到多个Redis实例上，以减轻单个实例的负载。
优化数据库结构，减少数据变化频繁的情况。
监控Redis实例的性能指标，及时发现缓存系统的异常，并发出告警。
Redis缓存穿透是指在Redis缓存系统中，由于某些原因，缓存的数据无法被正常访问或处理，导致缓存失去了它的作用。
当缓存中存储的数据量过大时，缓存的数据量可能会超过Redis的数据存储限制，从而导致缓存失去了它的作用。
当缓存中存储的数据更新频繁时，缓存的数据可能会出现异步的变化，导致缓存无法被正常访问。
当缓存中存储的数据过期时，缓存的数据可能会失去它的作用，因为Redis会在一定时间后自动将过期的数据删除。
当缓存中存储的数据受到权限限制时，只有拥有足够权限的用户才能访问和处理这些数据，从而导致缓存失去了它的作用。
当Redis服务器的性能达到极限时，Redis缓存可能会因为响应过慢而导致穿透。
根据实际需求设置合理的缓存大小，以避免缓存穿透。
根据实际需求优化数据结构，以减少数据的大小和更新频率。
设置合理的过期时间，以避免缓存失去它的作用。
通过增加Redis的并发处理能力，以提高缓存的处理能力和响应速度。
通过优化Redis服务器的硬件和软件配置，以提高Redis的性能和处理能力。
Redis缓存穿透
如果发生了缓存穿透，可以针对要查询的数据，在Redis中插入一条数据，添加一个约定好的默认值，比如defaultNull。
比如你想通过某个id查询某某订单，Redis中没有，MySQL中也没有，此时，就可以在Redis中插入一条，存为defaultNull，下次再查询就有了，因为是提前约定好的，前端也明白是啥意思，一切OK，岁月静好。
这种方式只能解决key相同的情况，如果key都不同，则完蛋。
<!--guava Google 开源的 Guava 中自带的布隆过滤器-->
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>23.0</version>
</dependency>
BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 100);
布隆过滤器中添加元素。
bloomFilter.mightContAIn(1)
判断布隆过滤器中是否存在。
bloomFilter.mightContain(1)
@Service
@Slf4j
public class GuavaBloomFilterService {
public static final int SIZE = 1000000;
//误判率
public static double fpp = 0.01;
//创建guava布隆过滤器
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("被误判了:{}", i);
list.add(i);
}
}
log.info("误判总数量:{}", list.size());
}
}
Redis缓存击穿是指在Redis缓存系统中，由于某些原因，缓存的数据无法被正常访问或处理，导致缓存失去了它的作用。
根本原因：热点Key失效。
当缓存中存储的数据量过大时，缓存的数据量可能会超过Redis的数据存储限制，从而导致缓存失去了它的作用。
当缓存中存储的数据更新频繁时，缓存的数据可能会出现异步的变化，导致缓存无法被正常访问。
当缓存中存储的数据过期时，缓存的数据可能会失去它的作用，因为Redis会在一定时间后自动将过期的数据删除。
当缓存中存储的数据受到权限限制时，只有拥有足够权限的用户才能访问和处理这些数据，从而导致缓存失去了它的作用。
当Redis服务器的性能达到极限时，Redis缓存可能会因为响应过慢而导致击穿。
根据实际需求设置合理的缓存大小，以避免缓存穿透。
根据实际需求优化数据结构，以减少数据的大小和更新频率。
设置合理的过期时间，以避免缓存失去它的作用。
通过增加Redis的并发处理能力，以提高缓存的处理能力和响应速度。
通过优化Redis服务器的硬件和软件配置，以提高Redis的性能和处理能力。
通过双检加锁机制。
先更新从缓存B，再更新主缓存A，而且让从缓存B的缓存失效时间长于A，保证A失效时，B还在。
京公网安备 11010802035086号