缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩 数据一致性
缓存穿透
什么是缓存穿透：
在redis中，查询某数据时：
- 先查询缓存，不存在。
- 然后查询数据库，也不存在。
这样对于一个不存在的数据，每次查找时，都会去进行一次数据库的查询操作。这就是缓存穿透。
解决缓存穿透
缓存空对象
代码简单，效果不好。
在查询数据时，无论该数据是否存在，都加入到缓存，value以null填充。
缺点：
- 第一次查询一个不存在的数据时，也会查询数据库。
- redis中可能会有大量空数据。
布隆过滤器
代码复杂，效果好。
复杂原因：（维护麻烦）
- 添加数据，需要修改布隆过滤器，添加数据。
- 删除数据时，需要重新构造布隆过滤器，因为布隆过滤器不能删除数据。
布隆过滤器应用
布隆过滤器可以简单理解为java中的List（new ArrayList（））
但是，不能提取（get），不能修改（modify），只有添加数据，和查询数据是否存在的功能。
布隆过滤器使用：
- put方法
- 判断数据是否存在（可能会判断失误）
创建时需要:
设定误判率（误判率不能为0），误判率越高，耗能低，越低，耗能越高。
设定预估数据量
布隆过滤器原理
实现布隆过滤器依赖于bit数组。
对存入的数据进行若干次不同的哈希（hash），每次哈希之后使用哈希值对数组长度取余，得到下标，然后将bit数组中的相应下标改为1。
判断某数据是否存在时，也进行一遍相同操作，然后去相应下标查看，是否为1，有一个下标为0时，就绝对不存在，其余情况可能存在。
由于bit长度固定，在加入很多数据时，会有很多的下标值都变为了1。这样就有可能某个不存在的数据hash之后，它的下标都被其他存在的数据修改过，所以是可能存在。
容错率修改就会改变hash的次数，和bit数组长度
其他条件相同时，hash次数越多，过滤器出现误判的概率越高（自己判断的）
布隆过滤器自写（未完成）
google框架自带的布隆过滤器使用jvm来创建。（服务器宕机会导致数据消失）
自写的布隆过滤器存放在redis中，数据在持久化范围内，不会消失
redis中，存放string的数据时，使用的就是bit数组，而且在数组越界时，会进行扩容操作。
布隆过滤器使用redis生成
创建位数组：
setbit <数组名称> <长度> 0
缓存击穿
热点数据在数据库中，但是不在内存中 。
在高并发情况下（同时有很多个操作读取这个热点数据）
会出现每个读取操作都无法读取到缓存中的数据（并发情况下，缓存中数据还来不及更新），从而去读取数据库中的数据。这样就容易造成数据库崩溃。
解决方法：
在数据库操作部分添加分布锁。这样能保证依次读取。在第一个读取完成之后，缓存中就会有数据了。（虽然会导致堵塞，但是避免了多次读取数据库）
缓存雪崩
雪崩情况：
- redis服务器挂了。
- 缓存中大部分数据失效（个别热点数据失效属于缓存击穿）
规避方法：
- 搭建redis高可用集群（cluster）
- 错开数据失效时间
雪崩解决方法： 降级 熔断
数据一致性
暂无/(ㄒAㄒ)/~
学习来源
这篇笔记是在观看b站上的redis教程时记录的，视频链接：
https://www.bilibili.com/video/BV1aa4y1v7XF?t=5&p=1
侵删。
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