哎，我一个个人项目基本上都没有超过过两位数的QPS的人，面试你天天问我缓存的这些问题，你们礼貌吗？

缓存穿透

是啥

当请求试图访问一个在缓存和数据库都不存在的 key时，因为缓存没有，所以请求会直接转发到数据库上。然而数据库里面也没有这个 key 的记录，所以也就没有办法将这个数据写入缓存。当下一次同样的请求来了的时候，还是会转发到数据库上。

在这种情况下，缓存基本上也就没用了，就像被穿透了一样，请求每次都会走到数据库，流量大时数据库可能会扛不住。

咋整

对请求进行校验。一些明显不合理的参数直接前端过滤掉就好了，就不要让他进来了。
将空值缓存起来。查完之后，即使数据库没有这条记录，也把这个 key 和没有记录的情况缓存起来，这样下次就不会再查数据库了。
布隆过滤器。挺有意思的一个东西，值得单独讲讲。

布隆过滤器

介绍

布隆过滤器是一种概率型的数据结构，它可以告诉你某条记录一定不存在或者有可能存在。

正常我们考虑一个东西是否存在的判断的时候，大家下意识的反应可能会是哈希。但是哈希需要保存所有的对象，以便后续哈希冲突的时候找到特定的值。所以这也导致了哈希对大量数据的时候，内存是非常大的。

所以就有个小天才，尝试我们用多个哈希，来讲存在变成一个概率性的事情：

比如说：

我们初始化一个值为0，容量为10的数组：[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 然后设定两个不同的哈希方法：
哈希1 => %5
哈希2 => %7

现在，我们要存放 25 这个值，我们来看一下： 25：哈希1得到0，我们将0这个下标对应的值标记成1；哈希2得到4，我们将4这个下标对应的值修改成1；此时数组为：[1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]

当我们尝试获取25的时候，我们还是按照哈希1和哈希2，取得对应的下标，然后获取下标对应的值。如果下标的值一旦有0值，那么我们就认为这条记录是不存在的，但即便是都是1，也不一定百分百存在，为什么呢？

假设说我们现在要存 60 这个值，哈希1返回下标0，哈希2返回下标4，跟25是一样的结果。所以0和4的下标都是1的时候，可能是25带来的，也可以能是60带来的，这并不能确定，只能说，有概率存在。

但这个种并不是很精准筛查，在某些条件下，已经可以帮我们解决很大程度上的问题了。

哈希函数个数和布隆过滤器长度

布隆过滤器长度越长，误报概率越小。哈希函数越多，一个值写的1也越多。

经典应用

用布隆过滤器减少磁盘 IO 和网络请求。

缓存击穿

是啥

某一热门的 key，在它过期的一瞬间，突然来了对它的好多请求。因为缓存已经过期了，所以这些请求就都转到了数据库，那个可怜的数据库又扛不住了。

咋整

加互斥锁。比如 Redis 分布式锁。
设置热点数据不过期。

缓存雪崩

是啥

大量热点 key 设置了相同的过期时间，在他们过期的一瞬间，出现了大量的请求，然后那个数据库应该更扛不住了。可以简单的理解，缓存击穿时一个 key，缓存雪崩是一堆 key。

咋整

基本上跟缓存击穿一样，无法时加了一个打散过期时间来处理一组的问题。

打散过期时间
加互斥锁
热点数据不过期

Cache 缓存三问

Comments

Computer Knowledge

扇区4k对齐

More from this blog

你愿意相信机器，还是人

C# 托管代码和垃圾回收

合并箱子重量 —— 亚马逊 2022 面试题

C# 发布-订阅模式

缓存穿透

是啥

咋整

布隆过滤器

介绍

哈希函数个数和布隆过滤器长度

经典应用

缓存击穿

是啥

咋整

缓存雪崩

是啥

咋整

Command Palette

Comments

Computer Knowledge

扇区4k对齐

More from this blog

缓存穿透

是啥

咋整

布隆过滤器

介绍

哈希函数个数和布隆过滤器长度

经典应用

缓存击穿

是啥

咋整

缓存雪崩

是啥

咋整