缓存

如何降低内存穿透风险？

布隆过滤器（英語：Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。 它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。 布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。 它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

通过Redis实现一把安全可靠的分布式锁

SET 'resource_name' 'my_random_value' NX PX 30000

resource_name：锁的key

my_random_value：键值应该为随机数，便于唯一指定地释放，也可以防止超时后误释放别人的锁

NX：表示只有当key不存在的时候才能设置成功

PX：表示该键值信息会在指定时间之后自动删除

1. 但是很明显，单个Redis实例存在单点故障问题，即一旦Redis发生故障，就会导致整个分布式服务不可用
2. 这个时候你可能会想为该Redis添加Slave节点，以便实现故障转移，但是这里有一个陷阱，虽然添加从节点后，该实例会成为Master，其会进行主从复制，但是这个过程是异步的，也就是说主节点的锁信息还未能同步到从节点便发生故障后，重新选举出来的主节点不一定有锁信息，就会导致其他服务重新获得锁，出现多个服务获得同一把锁的情况
3. 采用Redis的集群部署方案，即有多个Master节点，采用RedLock算法

RedLock算法：向N个Redis Master循环发送锁请求信息，使用单实例命令，并设置超时时间

SET 'LOCK' '1001' NX EX 3000

获取成功的条件：

• 半数以上节点返回Success
• N次加锁请求时间小于超时时间

若超时失败，则会向所有Master节点发送释放锁的命令，并随机延迟时间后再去请求获得锁

参考文档：https://martin.kleppmann.com/2016/02/08/how-to-do-distributed-locking.html

缓存一致性协议

内存使用DRAM的动态随机存储器，缓存使用SRAM的静态随机存储器

MESI: Modified, Exclusive, Shared, Invalid