一、缓存 1.1 缓存穿透 1.1.1 定义 缓存穿透是指用户查询不存在的数据，mysql中查不到数据无法写入redis，导致每次查询都会落在mysql上 1.1.2 解决方案 1.1.2.1 缓存空数据 缓存空数据，数据库查询结果为空，任然把这个空结果缓存至redis {key:'查询条件',value:null} 优点：简单 缺点：消耗内存，redis和数据库可能出现数据不一致（第一次查询数据库中没有数据，在redis缓存了一个null值，然后新增了数据到数据库，此时数据库和redis中数据就不一致了，需要手动更新数据库数据到redis，增加了数据维护的复杂性） 1.1.2.2 布隆过滤器 参考布隆过滤器 - 问尤龙の时光 (wenyoulong.com) 1.1.3 代码示例 有如下接口方法，根据用户ID查询用户信息，用户id随便编一个都行 /** * 根据ID获取的用户，用于测试缓存穿透 * @param userId 用户IO * @return 用户信息 */ @GetMapping("/getById/{userId}") public String getById(@..... redis常见问题 待分类
一、定义 布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它由 Burton Howard Bloom 在 1970 年提出。布隆过滤器的特点是空间效率高和查询速度快，但是有一定的误判率，并且一旦添加元素后无法删除。 二、布隆过滤器的工作原理 2.1 初始化 创建一个位数组（bit array），长度为 m，所有位都初始化为 0 2.2 插入元素 对于每一个要加入集合的元素，使用 k 个不同的哈希函数对该元素进行哈希，得到 k 个不同的索引位置。将这些位置上的位设置为 1 2.3 查询元素 当查询一个元素是否存在于集合中时，同样用上述 k 个哈希函数对元素进行哈希，检查所得的 k 个位置上的值是否全都是 1。如果全是 1，则认为该元素可能存在于集合中；如果有一个位置是 0，则可以确定该元素不存在于集合中 三、特点 优点 ： 空间效率高：相比于其它数据结构如哈希表或二叉树，布隆过滤器占用的空间更小。 查询速度快：由于只需要计算几个哈希函数，所以查询速度非常快。 可以节省大量的存储资源，尤其是在处理大数据量的情况下。 缺点 ： 存在误报（F...... 布隆过滤器 redis
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