方案Redis缓存穿透一种有效解决方案（redis 缓存穿透解决）

Redis缓存穿透：一种有效解决方案

缓存穿透是指一个请求直接绕过缓存层，每次都请求数据库，导致数据库压力过大，甚至可能导致宕机。其中最常见的原因是查询一个不存在的键，导致缓存层没有命中，每次都直接到数据库查询。

在高并发的系统中，缓存穿透会对系统性能产生很大的影响，为防止缓存层失效而直接请求数据库，需要对应用程序进行处理，以避免这种情况发生。

对于缓存层失效而直接访问数据库的情况，可以采用一种有效的解决方案：使用布隆过滤器。

1. 布隆过滤器

布隆过滤器是一种快速且空间效率高的数据结构，可用于检查一个元素是否为一组元素的成员。其基本思想是，建立一个包含多个位置的位数组，将一个数据对象映射到多个位置，将这几个位置相应的比特位设置为1。当判断一个元素是否存在时，将该元素经过相应的映射，再检查所有比特位是否都为1，即可确定该元素是否在该组元素中。

使用布隆过滤器来解决缓存穿透的问题，具体步骤如下：

1. 将所有数据库中的 ID 存入布隆过滤器中。

2. 在应用程序查询缓存时，如果查询的 ID 不存在于布隆过滤器中，则直接返回，表示缓存命中失败；否则继续查询缓存层，如果缓存也不存在，则再向数据库查询。

2. 实现方式

Java中有许多已经实现好的布隆过滤器框架，比如 Guava 中的 BloomFilter 和 Redis 中的 RedisBloom。下面以 RedisBloom 为例，介绍如何在 Java 应用中使用 RedisBloom 解决缓存穿透。

首先需要在 pom.xml 文件中添加 RedisBloom 的依赖：

    com.github.javabloomfilter
    redisbloom
    2.2.0

然后在应用程序中使用 RedisBloom 进行缓存查询：

import com.github.jedis.lock.JedisLock;
import io.rebloom.client.Client;

public class RedisBloomDemo {
    public static void mn(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        Client client = new Client(jedis);
        client.delete("bloomfilter");   // 清空布隆过滤器
        client.createFilter("bloomfilter", 100000, 0.001);   // 创建布隆过滤器，容量为100000，误判率为0.001
        client.addMulti("bloomfilter", new String[]{"id001", "id002", "id003"});   // 将id001、id002、id003添加到布隆过滤器
        if (client.exists("bloomfilter", "id004")) {
            System.out.println("缓存命中成功，查询结果：...");
        } else {
            System.out.println("缓存命中失败，从数据库查询结果：...");
        }
        jedis.close();
    }
}

该例子中创建了一个名为 bloomfilter 的布隆过滤器，容量为100000，误判率为0.001，然后将 id001、id002、id003 添加进去。在查询缓存时，如果查询的 ID 不存在于布隆过滤器中，则直接返回，否则继续查询缓存层。

使用布隆过滤器可以有效防止缓存穿透问题的发生，减轻数据库的压力，提高系统的稳定性和性能。