7.27笔记 1（Redis的穿透，击穿，雪崩）

Redis的穿透

例如一张数据库表的ID都是从1开始递增。但是如果请求查找的ID都是负数，那么Redis就毫无意义，每一次查找请求都会由数据库处理，只不过每一个都返回空罢了。

缓存穿透就是一直在查一堆不存在的数据，缓存就会出现大量不命中的现象，所以请求就全走数据库了。可能回导致数据库崩溃，以及整个服务瘫痪

解决方案：

• 对于不存在的数据（布隆过滤器），应该在发起请求之前进行校验拦截。不合法的数据请求不能到数据库层
• 使用锁去控制数据库的请求，避免大量请求同时对数据库发起请求

Redis的雪崩（很多数据都失效）

Redis的作用：

1，因为Redis是在内存中的，而数据库是在硬盘中持久化。

内存的访问速度明显快于内存的访问速度。这就是Redis快的原因

2，缓存分担了一部分的sql请求，支持了更高的并发

雪崩的情况

首先Redis无法把数据库的所有数据都存到缓存中，内存和硬盘没有可比性。因此Reids要对缓存进行定期删除（惰性删除+定期删除），并对删除的缓存进行持久化。

那么当Redis刚把一批缓存删除后，大量数据访问Redis，导致了Redis重启甚至失效。那么大量数据直接取访问数据库，增大了数据库的压力，甚至崩溃

解决方案

1. 随机设置缓存的失效时间，防止同一时间大量数据缓存失效
2. 设置热点数据永不过期
3. 缓存数据库分布式部署

Redis的击穿（并发查询同一条数据）

缓存的击穿是指缓存中没有，但是数据库中却有（大概率是由于缓存失效导致的）。此时有正好并发量很大，同时去读取缓存又没读到，那么他们就会一起去读数据库。依然增大了数据库的压力

解决方案

• 设置热点数据，热点数据永不过期，这就减少了击穿的概率

• 接口的限流，熔断，降级：重要接口要进行限流操作，防止用户的恶意操作，当接口中的某些服务不可用时，要进行熔断，快速返回机制

• 使用布隆过滤器：就是一个hash set，用来快速判断某个元素是否存在于集合中

  布隆过滤器：是由布隆在1970年提出的，是由很长的二进制向量和一系列的随机映射函数组成，布隆过滤器的作用就是检索一个元素是否在集合中。

  布隆算法相当于一个hash set，但是和传统的hash set 不同的是这个算法不需要存储key，对于每个key，只需要k个比特位来存储key是否在集合中

  算法过程

  ​ 在判断key是否在集合中，只需要用k个hash函数算出k个散列值，并查询数据中的对应比特位，如果这个比特位为一，则验证在集合中存在（不需要存贮key，节约空间）

  优点是：

  • 空间效率和查询时间都远超过一般的算法。
  • 插入效率和查询效率都是常数
  • 布隆过滤器本身并不保存数据，使用于保密严格高的场合

  缺点就是：

  • 有一定的误识别的概率（布隆过滤器会给出存在，但是整个元素并不在集合里），
  • 以及删除困难，
  • 但是不会出现识别错误的情况

• 加互斥锁：