原文地址：https://blog.csdn.net/fouy_yun/article/details/81075432
前面的文章介绍了缓存的分类和使用的场景。通常情况下，缓存是加速系统响应的一种途径，通常情况下只有系统的部分数据。当请求了缓存中没有的数据时，这时候就会回源到DB里面。此时如果黑客故意对上面数据发起大量请求，则DB有可能会挂掉，这就是缓存击穿。当然缓存挂掉的话，正常的用户请求也有可能造成缓存击穿的效果。
缓存中无值（未宕机）
互斥锁
我们最先想到的应该是加锁获取缓存。也就是当获取的value值为空时（这里的空表示缓存过期），先加锁，然后从数据库加载并放入缓存，最后释放锁。如果其他线程获取锁失败，则睡眠一段时间后重试。下面使用Redis的setnx来实现分布式锁，如下所示：
1 String get(String key) { 2 String value = redis.get(key); 3 if (value == null) { 4 if (redis.setnx(key_mutex, "1")) { 5 // 3 min timeout to avoid mutex holder crash 6 redis.expire(key_mutex, 3 * 60) 7 value = db.get(key); 8 redis.set(key, value); 9 redis.delete(key_mutex); 10 } else { 11 //其他线程休息50毫秒后重试 12 Thread.sleep(50); 13 get(key); 14 } 15 } 16 }
缓存永不过期
缓存永不过期的意思是：真正的缓存过期时间不有Redis控制，而是由程序代码控制。当获取数据时发现数据超时时，就需要发起一个异步请求去加载数据。这种策略的有点就是不会产生死锁等现象，但是有可能会造成缓存不一致的现象，但是笔者看来一般情况下都是可以适用的。
1 String get(final String key) { 2 V v = redis.get(key); 3 String value = v.getValue(); 4 long timeout = v.getTimeout(); 5 if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) { 6 // 异步更新后台异常执行 7 threadPool.execute(new Runnable() { 8 public void run() { 9 String keyMutex = "mutex:" + key; 10 if (redis.setnx(keyMutex, "1")) { 11 // 3 min timeout to avoid mutex holder crash 12 redis.expire(keyMutex, 3 * 60); 13 String dbValue = db.get(key); 14 redis.set(key, dbValue); 15 redis.delete(keyMutex); 16 } 17 } 18 }); 19 } 20 return value; 21 }
缓存宕机
上面说到的场景是缓存依旧有效的，当Redis挂掉时，这个时候如何来应对大量的回源请求呢？先来说一种简单的方式：白名单。
白名单
白名单顾名思义就是：在缓存宕机之前的一段时间里，会将请求的数据在系统中的有无，记录在一个Map中。当缓存宕机后，首先在Map中判断是否含有数据，有则回源DB，没有的话就直接返回结果。
这种方式实现起来比较简单（Demo就不提供了），但是占用的内存空间比较庞大。如一个value是10字节，那么要存储大小为1亿的Map时，其所需的内存大小大约是：10 * 2 * 10e8 = 2G（假设Map的利用率为50%）。由此可见其对于一种类型的数据判断就需要一个 2G 的Map去操作，这种方式就不可行了。
布隆过滤器
布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。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。
如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为：O(n), O(log n), O(n/k)。
布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个Hash函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。
代码实现
在实际应用当中，我们不需要自己去实现BloomFilter。可以使用Guava提供的相关类库即可。
1 <dependency> 2 <groupId>com.google.guava</groupId> 3 <artifactId>guava</artifactId> 4 <version>25.1-jre</version> 5 </dependency>
判断一个元素是否在集合中
1 public class Test1 { 2 3 private static int size = 1000000; 4 5 private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size); 6 7 public static void main(String[] args) { 8 for (int i = 0; i < size; i++) { 9 bloomFilter.put(i); 10 } 11 12 long startTime = System.nanoTime(); // 获取开始时间 13 //判断这一百万个数中是否包含29999这个数 14 if (bloomFilter.mightContain(29999)) { 15 System.out.println("命中了"); 16 } 17 long endTime = System.nanoTime(); // 获取结束时间 18 System.out.println("程序运行时间： " + (endTime - startTime) + "纳秒"); 19 } 20 21 }
运行结果如下：
1 命中了 2 程序运行时间： 441616纳秒
自定义错误率
1 public class Test3 { 2 3 private static int size = 1000000; 4 5 private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size, 0.01); 6 7 public static void main(String[] args) { 8 for (int i = 0; i < size; i++) { 9 bloomFilter.put(i); 10 } 11 List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(1000); 12 // 故意取10000个不在过滤器里的值，看看有多少个会被认为在过滤器里 13 for (int i = size + 10000; i < size + 20000; i++) { 14 if (bloomFilter.mightContain(i)) { 15 list.add(i); 16 } 17 } 18 System.out.println("误判的数量：" + list.size()); 19 } 20 21 }
运行结果如下：
1 误判的数量：94
对于缓存宕机的场景，使用白名单或者布隆过滤器都有可能会造成一定程度的误判。原因是除了Bloom Filter 本身有误判率，宕机之前的缓存不一定能覆盖到所有DB中的数据，当宕机后用户请求了一个以前从未请求的数据，这个时候就会产生误判。当然，缓存宕机时使用白名单/布隆过滤器作为应急的方式，这种情况也是可以接受的。