一、缓存穿透

产生的背景：
缓存穿透是指使用不存在的key进行大量的高并发查询，导致缓存无法命中，每次请求都要都要穿透到后端数据库查询，使得数据库的压力非常大，甚至导致数据库服务压死；

解决方案：
1.接口层实现api限流、用户授权、id检查等；
2.从缓存和数据库都取不到数据的话，一样将数据库空值放入缓存中，设置30s有效期避免使用同一个id对数据库攻击压力大；

二、布隆过滤器基本介绍

布隆过滤器适用于判断某个数据是否在集合中存在，不一定百分百准备， Bloom Filter基本实现原理采用位数组与联合函数一起实现；

三、基于布隆过滤器解决缓存穿透问题

1.maven

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>22.0</version>
</dependency>

2.模拟误报场景

public class BlongTest {
    /**
     * 在布隆中存放100万条数据
     */
    private static Integer size = 1000000;

    public static void main(String[] args) {
        BloomFilter<Integer> integerBloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size, 0.01);
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            integerBloomFilter.put(i);
        }
        // 从布隆中查询数据是否存在
        ArrayList<Integer> strings = new ArrayList<>();
        for (int j = size; j < size + 10000; j++) {
            if (integerBloomFilter.mightContain(j)) {
                strings.add(j);
            }
        }
        System.out.println("误判数量:" + strings.size());

    }
}

四、基于布隆过滤器解决Redis击穿问题

1.布隆过滤器预加载

@RequestMapping("/dbToBulong")
public String dbToBulong() {
    List<Integer> orderIds = orderMapper.getOrderIds();
    integerBloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), orderIds.size(), 0.01);
    for (int i = 0; i < orderIds.size(); i++) {
        integerBloomFilter.put(orderIds.get(i));
    }

    return "success";
}

2.布隆过滤器进行拦截

@RequestMapping("/getOrder")
public OrderEntity getOrder(Integer orderId) {
    if (integerBloomFilter != null) {
        if (!integerBloomFilter.mightContain(orderId)) {
            System.out.println("从布隆过滤器中检测到该key不存在");
            return null;
        }
    }

    // 1.先查询Redis中数据是否存在
    OrderEntity orderRedisEntity = (OrderEntity) redisTemplateUtils.getObject(orderId + "");
    if (orderRedisEntity != null) {
        System.out.println("直接从Redis中返回数据");
        return orderRedisEntity;
    }
    // 2. 查询数据库的内容
    System.out.println("从DB查询数据");
    OrderEntity orderDBEntity = orderMapper.getOrderById(orderId);
    if (orderDBEntity != null) {
        System.out.println("将Db数据放入到Redis中");
        redisTemplateUtils.setObject(orderId + "", orderDBEntity);
    }
    return orderDBEntity;
}