标签：缓存 命中率 Redis bitmaps 访问 常见问题 id

问题描述：

* 针对 DB 中不存在的数据源，每次请求缓存和数据库都不存在

造成后果：

* 应用服务器压力变大

* Redis 命中率大幅度降低

* `数据库压力巨增甚至 down 掉`
* 该现象对于 Redis 无影响，奔溃的是数据库

造成原因：

* 频繁访问不存在数据

解决方案：

1. 空值缓存：查询数据库返回为 null 时也进行缓存，但一定设置很短的过期时间

2. 实时监控：对 Redis 命中率进行实时监控，当发现命中率极速降低时，人为排查访问对象和访问数据，和运维人员配合，可以设置黑名单限制服务

3. 设置访问白名单：使用 bitmaps 类型定义一个可以访问的名单，名单 id 作为 bitmaps 的偏移量，每次访问和 bitmap 里面的 id 进行比较，如果访问 id 不在 bitmaps 里面，进行拦截，不允许访问。

4. 布隆过滤器：它实际上是一个很长的二进制向量 (位图) 和一系列随机映射函数（哈希函数）。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。

标签：缓存,命中率,Redis,bitmaps,访问,常见问题,id
来源： https://www.cnblogs.com/wen0223/p/16149341.html

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