主要內容

• 怎么使用緩存
• 什么是緩存穿透、解決方案？
• 對于熱點數據的訪問怎么處理？
• 怎么規避雪崩與雪崩解決方案

如何使用緩存？

緩存用來提高性能、保護數據庫

緩存穿透？

緩存穿透，指指查詢數據庫和緩存都沒有的數據
解決方案？
1、緩存空對象：代碼簡單、效果不好
2、布隆過濾器：代碼復雜、效果很好

緩存空對象

缺點：
1、同一個key不會多次查詢數據庫，但是如果換一個key，還是會去查詢數據庫
2、redis中會有大量的空數據，占用redis內存

布隆過濾器

布隆過濾器應用


輸出：

誤判的數量：10

布隆過濾器可以看做是一個特殊的集合對象，只有兩個方法：
1、put()方法
2、mightContain()方法
不能delete，不能get

布隆過濾器存在一定的fpp誤判概率，可以自己定義容錯率（必須大于0.0），容錯率越低，內存消耗越大。在上圖中可以看到，我們設定誤判的概率為0.001，size表示預計插入到集合中的數據量

布隆過濾器原理
底層是一個bit數組
初始化value全部為0
添加“太白”之后，下面3個黃色位置變為1

原理：（以3個哈希函數為例）
添加“太白”之后，用3個不同的哈希函數對“太白”進行哈希。哈希得到數字之后，再對數組長度取余數，得到3個對應的數組下標。

因為底層只有一個bit數組，并不去保存數據，所以不能get數據。
因為同一個格子有可能會被多個數據占用，所以不能delete數據。

誤判示例：產生哈希沖突（下圖）

正確判斷示例：

影響容錯率的因素：
數組長度、Hash函數的個數，兩者需要配合使用才能達到更好的效果，并不是越大越好

guava原理
用戶只需要定義預計插入量、容錯率
例如，當我們設置預計插入量=1000000，容錯率fpp=0.1時，,使用算法：

計算出

redis
redis底層是使用位數組存儲key的



執行下面操作后，redis會自動擴容

自己手寫分布式的布隆過濾器

對于熱點數據的訪問
緩存擊穿（99個人同時訪問一個緩存沒有，但數據庫有的數據）
數據庫有數據，緩存沒有的情況：
1、這條數據沒有人訪問過
2、緩存剛好失效
解決方式：加鎖

緩存血崩
1、redis掛了
2、大部分緩存同時失效
規避方式：
redis搭建高可用集群（cluster）錯開數據過期時間
如果已經出現了雪崩：降級、熔斷

解決數據一致性問題

總結

以上是生活随笔為你收集整理的怎么使用缓存、缓存穿透、热点数据处理、缓存雪崩解决方案 - 公开课笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。