基于布隆过滤器解决缓存穿透问题

缓存穿透

产生的背景：

缓存穿透是指使用不存在的key进行大量的高并发查询，导致缓存无法命中，每次请求都要都要穿透到后端数据库查询，使得数据库的压力非常大，甚至导致数据库服务压死；

解决方案：

接口层实现api限流、用户授权、id检查等；
从缓存和数据库都取不到数据的话，一样将数据库空值放入缓存中，设置30s有效期避免使用同一个id对数据库攻击压力大；

布隆过滤器基本介绍

布隆过滤器适用于判断某个数据是否在集合中存在，不一定百分百准备， Bloom Filter基本实现原理采用位数组与联合函数一起实现；

什么是布隆过滤器呢？

HashMap？检测该key是否存在原理：先计算对应的key存放到数组的

Index？ O(1)

就是使用hashmap存放redis的key

布隆过滤器作用：

布隆过滤器适用于判断一个元素在集合中是否存在，但是可能会存在误判的问题。

实现的原理采用二进制向量数组和随机映射hash函数。

布隆过滤器为什么会产生冲突，会根据key计算hash值，可能与布隆过滤器中存放的元素hash产生冲突都是为1，布隆可能会产生误判可能存在。

如何解决这个问题：二进制数组长度设置比较大，可以减少布隆误判的概率。