1. 概述
缓存穿透和缓存雪崩是在实际项目中，经常能遇到的问题。
今天我们就简单聊聊缓存穿透和缓存雪崩的这两个话题。
2. 缓存穿透
2.1 什么是缓存穿透？
简单说就是用户发起请求时，始终匹配不到缓存中的数据，每次都直接通过关系型数据库进行查询，并得到数据。
如果这个请求的并发量非常的大，非常多的用户在同一时刻去执行这个请求，那么会超出关系型数据库的负载，从而导致数据库的宕机。
2.2 解决方案一：优化代码逻辑
其中一个解决方案，就是编写代码时，逻辑要严谨，反复自测，保证任何条件的查询，都一定是先经过缓存进行查询。
如果缓存中没有查到数据，则进行一次关系型数据库的查询，然后将查询结果存储到缓存中（即使查询结果是空值，也将空值存储到缓存中），保证下一次查询可以从缓存中获取。
当然，由于数据库中的数据会随时变化，缓存是需要有过期时间的。
2.3 解决方案二：布隆过滤器
2.3.1 布隆过滤器简介
布隆过滤器能够很快的判断某个元素是否已存在集合中。
布隆过滤器占用内存小，读写非常快。
布隆过滤器适合于缓存中存在过某key才去查询缓存，没存在过，就不去查询直接返回空的场景。
布隆过滤器通常放在缓存前面执行，可以将缓存的key放进布隆过滤器中，读取数据时，如果布隆过滤器判断缓存的key存在，才会到缓存中去查询，不存在就直接返回空，大大降低了缓存穿透的可能。
布隆过滤器要注意的两个问题：
1）有一定的误判率：由于布隆过滤器本身的机制，是会有一定的误判率，也就是说这个key值其实在缓存中不存在，但布隆过滤器会返回其存在。
2）无法删除：缓存的数据是会被删除的，但布隆过滤器由于本身机制的限制，是不能执行删除操作的。
由于以上两个问题，会导致程序会在key值不存在的情况下去访问缓存，也就是说会有多访问缓存的情况，这个其实是没有什么影响的，在缓存上再加一层判断就可以了。
2.3.2 布隆过滤器的使用
1）添加依赖
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>30.1.1-jre</version>
</dependency>
2）代码示例
// 第一个参数是字符集
// 第二个参数是容器的长度，值越大，误判率越低
// 第三个参数是误判率，用于指定误判率，值越小误判率越低
BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(
Funnels.stringFunnel(StandardCharsets.UTF_8),
100000, 0.001);
// 放入元素，可以是缓存的key
bloomFilter.put("user:1");
bloomFilter.put("user:2");
// 判断元素是否存在
boolean isExist = bloomFilter.mightContain("user:3");
3.缓存雪崩
3.1 什么是缓存雪崩？
由于数据库中的数据是随时变化的，因此缓存中的key通常都是有过期时间的。
在某一时刻，缓存中的大面积的key都失效了，恰好此时，很多请求并发到来，直接访问了关系型数据库，从而导致数据库宕机，这就是缓存雪崩。
3.2 如何预防缓存雪崩
1）缓存永不过期
缓存不设置过期时间，而是使用程序手动让其过期。
2）错开缓存的过期时间
在设置缓存过期时间时，加一个固定范围的随机数，从而错开缓存过期时间。
4.综述
今天简单聊了一下缓存穿透和缓存雪崩，希望能对大家的工作有所帮助。
欢迎大家多多评论交流，共同成长。
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