Redis 详解---布隆过滤器

在面试Redis 相关的知识，总会问道缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩 ，首先解释下三者的含义以及区别

缓存穿透

查询数据库一定不存在的数据，那么此类的查询一般恶意的查询，缓存一不存在该类数据，大量的查询会导致数据库负荷

缓存击穿

针对某个热点数据访问量极高，某个时点热点数据缓存失效，就会导致大量的请求查询数据

缓存雪崩

某个时间点缓存集体失效

不同的问题有不同的解决方案，针对缓存穿透，普遍的解决方案是采用布隆过滤器

什么是布隆过滤器

布隆过滤器，由一串很长的二进制向量组成，可以看作二进制数组，里面存的值 0 或者 1 ，实现的原理，当向数据库添加数据时，通过多个 hash 函数，计算

出不同的值，在二进制数组中对应的未知将值置为 1 ，以此类推

如何判断数据是否存在

通过添加的hash 函数再次计算值对应的位置，判断这些位置中的值是否存在 0 （注意：这里判断不是全为1 ）

如果存在至少一个0 ，则数据一定不存在于数据库

如果全部的值为 1 ，则无法判断数据是否存在

由于布隆过滤器的存储特性，当数据被删除时，无法重置对应位置的值为0（多个数据互相影响）

Redis  实现布隆过滤器 bigmaps

计算机底层存储的基础单位是字节，一个字节8位，将 “big”字符串存储，使用 ASCII 98、105、103 存储如下

 

 在Redis ，Bitmaps 提供了一套命令来操作二进制中的位

 

 将k1 第七位置为1 （下标从 0 开始），即第一个字符对应的码值加1 

Redisssion 

Redis 实现布隆过滤器底层就是通过 bitmap 数据结构，使用比较广的客户端工具 Redission 

Guava 工具

google 工具包 guava 提供了布隆过滤器的实现

布隆过滤器：https://www.cnblogs.com/ysocean/p/12594982.html

布隆过滤器：https://blog.csdn.net/chenssy/article/details/110102364