redis布隆过滤器使用，布隆过滤器内部使用hashmap

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缓存穿透有哪些解决办法?

解决方案：最简单的方法是如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们就把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。一些不合法的参数请求直接抛出异常信息返回给客户端。

缓存穿透的原理缓存的正常使用如图：如图所示，缓存的使用流程：先从缓存中取数据，如果能取到，则直接返回数据给用户。这样不用访问数据库，减轻数据库的压力。如果缓存中没有数据，就会访问数据库。

预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：缓存空对象：将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。

缓存穿透是指查询的key不存在，从而缓存查询不到而查询了数据库。解决方法：把所有存在的key都存到另外一个存储的Set集合里，查询时可以先查询key是否存在。

1、使用布隆过滤器判断元素是否存在，是一种低空间成本的方式。布隆过滤器是1970年由布隆提出的，它实际上是一个很长的二进制向量，和一系列随机映射函数。

2、布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合。

3、redis布隆过滤器属于bigkey。根据查询公开信息显示，redis是单线程运行的，一次操作的value会对整个redis的响应时间造成负面影响。出现这种情况下需要对bigkey进行拆分。

4、布隆过滤器内部维护一个bitArray(位数组)，开始所有数据为0，当一个元素过来时，能过多个哈希函数（hashhashhash3）计算不同的hash值，并通过hash值找到bitArray的下标，将里面的值改为由0变为1。

5、这说明了若想保持某固定误判率不变，布隆过滤器的bit数m与被add的元素数n应该是线性同步增加的。三如何设计bloomfilter 此概率为某bit位在插入n个元素后未被置位的概率。

6、布隆过滤器，主要需实现的目标是，在指定的数据个数范围内，满足误判率在设定的范围内，误判率太高的话，无法起到过滤数据的情况，误判率不能为0。

缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起的数据特别大而不存在的数据。

这里面就会存在一个BUG，如图：如图，缓存就像是数据库的一道防火墙，将请求比较频繁的数据放到缓存中，从而减轻数据库的压力。但是如果有人恶意攻击，那就很轻松的穿透你的缓存，将所有的压力都给数据库。

缓存穿透：缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，这样的数据肯定不在缓存中，这会导致请求全部落到数据库上，有可能出现数据库宕机的情况。

什么是缓存穿透？大量的请求在缓存中没有查询到指定的数据，因此需要从数据库中进行查询，造成缓存穿透。

String是redis中最基础的数据结构，你可以把它用作缓存最基础的kv（key-value）类型的缓存(value最大为512MB)，只需要把需要缓存的对象进行string的编解码即可。

String 字符串字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串。

而 Redis 的 Hash 结构可以使你像在数据库中 Update 一个属性一样只修改某一项属性值。 List——列表 List 说白了就是链表（redis 使用双端链表实现的 List），相信学过数据结构知识的人都应该能理解其结构。

关于redis布隆过滤器使用和布隆过滤器内部使用hashmap的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。