上一篇博客讲到了布隆过滤器在java中的应用，这一篇说 如何在springboot项目中redis使用布隆过滤器防止缓存穿透。 先引入依赖 <!--使用Redis--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot
为了提高系统的访问效率和降低服务器压力，我们通常会采用缓存的策略，而使用缓存可以有效地支持高性能和高并发，而我们常用redis作为缓存! 1.缓存的作用 高性能 用户第一次访问数据库中的某些数据时，是从硬盘中读取的，该过程缓慢。而操作缓存是直接操作内存，速度快。所以，当第一次访
1.有误判率，不存在的一定不存在，存在的可能不存在 2.不能删除数据 3.代码复杂度高 4.用来做黑名单拦截，解决缓存穿透等
在Redis缓存中有三个必须要知道概念：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。 缓存穿透 那什么是缓存穿透，它就是指当用户在查询一条数据的时候，而此时数据库和缓存却没有关于这条数据的任何记录，而这条数据在缓存中没找到就会向数据库请求获取数据。它拿不到数据时，是会一直查询数据库，这样
如果缓存出现击穿，雪崩，穿透等情况，会造成大量请求积压到数据库层，如果请求的并发量很大，就会导致数据库宕机或是故障，这就是很严重的生产事故了。 导致缓存雪崩的原因：第一：缓存中有大量的数据同时过期，导致大量请求无法处理，出现缓存缺失，然后会将请求发送到数据库，从数据库中读取数据。如果
缓存雪崩 缓存雪崩是指在某一个时间段内，缓存集中过期失效，如果这个时间段内有大量请求，而查询数据量巨大，所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，引起数据库压力过大甚至宕机。 原因 Redis突然宕机 大部分数据失效 举个栗子 比如我们基本上都经历过购物狂欢节，假设商家举
原文链接https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/13199335.html 缓存穿透其实是指从缓存中没有查到数据，而不得不从后端系统（比如数据库）中查询的情况。 缓存穿透的解决方案 举例：如果要读取一个用户表中未注册的用户，按照旁路缓存策略，我们会先读缓存，再穿透读数据库。由于用户并不存在，
布隆过滤器 Bloom Filter 布隆过滤器和哈希表类似，HashTable + 拉链表存储重复元素： 元素 ---哈希函数---> 映射到一个整数的下标位置index。比如Join Smith和Sandra Dee经过哈希函数都映射到了152的下标，就在152的位置开一个链表，把多个元素都存在相同位置的链表处，往后边不断的
概述 什么是布隆过滤器 布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的，它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随意映射函数组成。 它是一种基于概率的数据结构，主要用来判断某个元素是否在集合内，它具有运行速度快（时间效率），占用内存小的优点（空间效率），但是有一定的误识别率和删除困难
生日悖论: 是指在不少于 23 个人中至少有两人生日相同的概率大于 50%。例如在一个 30 人的小学班级中，存在两人生日相同的概率为 70%。对于 60 人的大班，这种概率要大于 99%。从引起逻辑矛盾的角度来说，生日悖论并不是一种 “悖论”。但这个数学事实十分反直觉，故称之为一个悖论。 生
1.简单概述 简单概述和解决方案: 1.缓存穿透产生的场景: 每次请求redis缓存中不存在的key值,使得每次都要去查询数据库,当碰到恶意请求这些不存在的key值时,就会产生缓存穿透的现象,失去缓存的意义。 解决方案 1.将数据库没有查找到的值,在redis中置为null (但是还是存在安
缓存穿透其实是指从缓存中没有查到数据，而不得不从后端系统（比如数据库）中查询的情况。 缓存穿透的解决方案 举例：如果要读取一个用户表中未注册的用户，按照旁路缓存策略，我们会先读缓存，再穿透读数据库。由于用户并不存在，所以缓存和数据库中都没有查询到数据，因此也就不会向缓存中回种数
boomfilter。布隆过滤器。解决redis缓存穿透（缓存不存在，数据库也不存在） 一、基本概念： 布隆过滤器（Bloom Filter）是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的。它实际上是由一个很长的二进制向量（位向量）和一系列随机映射函数组成，布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一
原文:Redis详解（十三）------ Redis布隆过滤器目录1、布隆过滤器使用场景2、布隆过滤器简介3、Redis实现布隆过滤器①、bitmaps②、Redisson4、guava 工具 本篇博客我们主要介绍如何用Redis实现布隆过滤器，但是在介绍布隆过滤器之前，我们首先介绍一下，为啥要使用布隆过滤器。
1.bloom简介 2.bloom的设计思想 bloom实现的总体思想是使用bitset，存储数据的hash值，一般一个数据会使用多个hash函数生成值 这样查看目标数据是否存在的时候，只要看相应的hash值对应的位置是否都为1，即可判断是否不存在。 这里要注意的是： bloom返回true，不代
甲布隆过滤器是空间高效的概率 数据结构，通过设想伯顿霍华德布卢姆于1970年，是用于测试一个是否元件是一个的成员组。可能会出现假阳性匹配，但否定否定匹配-换句话说，查询返回“可能在集合中”或“绝对不在集合中”。元素可以添加到集合中，但不能删除（尽管可以通过计数Bloom过滤器变体
为了提高系统的访问效率和降低服务器压力，我们通常会采用缓存的策略，而使用缓存可以有效地支持高性能和高并发，而我们常用redis作为缓存。 高性能： 用户第一次访问数据库中的某些数据时，是从硬盘中读取的，该过程缓慢。而操作缓存是直接操作内存，速度快。所以，当第一次访问后，将数据存
前言 昨天有读者朋友留言，想要陈某写一篇防止缓存穿透的文章，今天特意写了一篇。 文章目录如下： 什么是缓存穿透？ 缓存穿透其实是指从缓存中没有查到数据，而不得不从后端系统（比如数据库）中查询的情况。 缓存毕竟是在内存中，不可能所有的数据都存储在 Redis 中，因此少量的缓存穿透是
1、缓存雪崩： 缓存雪崩是指，某一时刻，缓存的key都集中失效，导致所有的数据请求都直接请求数据库，这可能对于系统而言是灾难性的。所以在实际应用中，应该将缓存失效的时间尽可能的分散。还可以 队列、加锁、不过用户体验会大大降低 2、缓存穿透 是指所请求的数据在缓存中不存
相信研究过爬虫的应该对布隆过滤器都有所了解，在URL去重，文章去重等方面，布隆过滤器的用处很大。 布隆过滤器是一个很长的二进制向量和一系列的映射hash函数。 布隆过滤器不能准确地判断一个值真正的存在，但是可以判断一个值一定不存在，就好比两个值A、B，当使用布隆过滤器，判断A存在时，其
目录0 环境1 指南2 docker版安装3 编译安装 0 环境 操作对象系统：linux 服务器：阿里云 编辑器：xshell 1 指南 官网参考 git地址 2 docker版安装 官网参考 # 若是端口被占用 先关闭了kill/ 若是在docker容器中 可以使用docker stop xxx docker run -p 6379:6379 --name redis-redis
1.由很多的随机映射函数,和一个二进制向量(由0和1组成)构成 2.先存储: 1)通过散列函数通过计算将之放进二进制向量(将指定位置的0变成1)中 3.查找: 2)通过散列函数通过计算其位置看是否都是1来判断是否在数据集合中 4.优势: 1)不保存数据的内容, 2)只通过随机映
文章目录1. 布隆过滤器提出2. 布隆过滤器概念3. 布隆过滤器的插入4. 布隆过滤器的查找5. 布隆过滤器删除6. 如何选择哈希函数个数和布隆过滤器长度6. 布隆过滤器优点7. 布隆过滤器缺陷 1. 布隆过滤器提出 讲述布隆过滤器的原理之前，我们先思考一下，通常你判断某个元素是否存在
引子 给定 40 亿个不重复的没排过序的 unsigned int 型整数，然后再给定一个数，如何快速判断这个数是否在这 40 亿个整数当中？ 位图 bitmap:就是用一个或多个 bit 来标记某个元素对应的值，而键就是该元素。采用位作为单位来存储数据，可以大大节省存储空间。 解决40亿个整数中的
在并发式的项目当中，一定要考虑一个缓存穿透的情况。那么什么是缓存穿透呢？简单的说来，就是当大量请求的key根本不在缓存当中，所以导致了请求直接到了数据库上，根本没有经过缓存这一层。比如一个黑客故意制造我们缓存中不存在的key发送大量的请求，就会导致请求直接落到数据库上。 也就是
