Redis面试系列：Redis缓存穿透-布隆过滤器

Redis缓存穿透-布隆过滤器

缓存穿透

我举个蘑菇博客中的案例来说，我现在有一个博客详情页，然后博客详情页中的内容假设是存储在Redis中的，然后通过博客的Uid进行获取，正常的情况是：用户进入博客详情页，然后通过uid获取redis中缓存的文章详情，如果有内容就直接访问，如果不存在内容，那么需要访问数据库，然后从数据库中查询我们的博客详情后，然后在存储到redis中，最后在把数据返回给我们的页面。

但是可能存在一些非法用户，他可能会模拟出很多不存在的key，然后通过该key去请求后台，首先redis的缓存没有命中，那么就去请求数据库，最后数据库没有查询出该内容，这样很多个非法的请求直接打在数据库中，可能会导致数据库直接宕机，无法对外提供服务。这就是我们所说的缓存穿透问题

简单的解决方法

针对这个情况，我们有一种简单的解决方法就是，在数据库没有查询该条数据的时候，我们让该key缓存一个 空数据，这样用户再次以该key请求后台的时候，会直接返回null，避免了再次请求数据库。

布隆过滤器

什么是布隆过滤器？

布隆过滤器的巨大作用 ，就是能够迅速判断一个元素是否存在一个集合中。因此次他有如下几个使用场景

• 网站爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL
• 反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否是垃圾邮件（同理，垃圾短信）
• 缓存穿透，将所有可能的数据缓存放到布隆过滤器中，当黑客访问不存在的缓存时，迅速返回避免缓存以及DB挂掉。

原理

布隆过滤器其内部维护了一个全为0的bit数组，需要说明的是，布隆过滤器有一个误判的概念，误判率越低，则数组越长，所占空间越大。误判率越高则数组越小，所占的空间多少。

假设，根据误判率，我们生成一个10位的bit数组，以及2个hash函数 f1 和 f2，如下图所示：生成的数组的位数 和 hash函数的数量，我们不用去关心如何生成的，这是有数学论文进行验证。

然后我们输入一个集合，集合中包含 N1 和 N2，我们通过计算 f1(N1) = 2，f2(N1) = 5，则将数组下标为2 和下标为5的位置设置成1，就得到了下图

同理，我们再次进行计算 N2的值， f1(N2) = 3，f2(N2) = 6。得到如下所示的图