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
主要内容
- 怎么使用缓存
- 什么是缓存穿透、解决方案？
- 对于热点数据的访问怎么处理？
- 怎么规避雪崩与雪崩解决方案
如何使用缓存？
缓存用来提高性能、保护数据库
缓存穿透？
缓存穿透，指指查询数据库和缓存都没有的数据
解决方案？
1、缓存空对象：代码简单、效果不好
2、布隆过滤器：代码复杂、效果很好
缓存空对象
缺点：
1、同一个key不会多次查询数据库，但是如果换一个key，还是会去查询数据库
2、redis中会有大量的空数据，占用redis内存
布隆过滤器
布隆过滤器应用
输出：
误判的数量：10
布隆过滤器可以看做是一个特殊的集合对象，只有两个方法：
1、put()方法
2、mightContain()方法
不能delete，不能get
布隆过滤器存在一定的fpp误判概率，可以自己定义容错率（必须大于0.0），容错率越低，内存消耗越大。在上图中可以看到，我们设定误判的概率为0.001，size表示预计插入到集合中的数据量
布隆过滤器原理
底层是一个bit数组
初始化value全部为0
添加“太白”之后，下面3个黄色位置变为1
原理：（以3个哈希函数为例）
添加“太白”之后，用3个不同的哈希函数对“太白”进行哈希。哈希得到数字之后，再对数组长度取余数，得到3个对应的数组下标。
因为底层只有一个bit数组，并不去保存数据，所以不能get数据。
因为同一个格子有可能会被多个数据占用，所以不能delete数据。
误判示例：产生哈希冲突（下图）
正确判断示例：
影响容错率的因素：
数组长度、Hash函数的个数，两者需要配合使用才能达到更好的效果，并不是越大越好
guava原理
用户只需要定义预计插入量、容错率
例如，当我们设置预计插入量=1000000，容错率fpp=0.1时，,使用算法：
计算出
redis
redis底层是使用位数组存储key的
执行下面操作后，redis会自动扩容
自己手写分布式的布隆过滤器
对于热点数据的访问
缓存击穿（99个人同时访问一个缓存没有，但数据库有的数据）
数据库有数据，缓存没有的情况：
1、这条数据没有人访问过
2、缓存刚好失效
解决方式：加锁
缓存血崩
1、redis挂了
2、大部分缓存同时失效
规避方式：
redis搭建高可用集群（cluster）错开数据过期时间
如果已经出现了雪崩：降级、熔断
解决数据一致性问题
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