什么是缓存穿透
什献垴淄睬么是缓存穿透: 缓存穿透是指用户查询数据,在数据库没有,自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候,在缓存中找不到,每次都要去数据库在查询一遍,然后返回空(相当于进行了两次无用的查询)。这样请求就绕过缓存直接查数据库,这也是经常提的缓存命中率问题。处理解决的方法: 最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法,如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在,还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。通过这个直接设置的默认值存放到缓存,这样第二次到缓冲中获取就有值了,而不会继续访问数据库,这种办法最简单粗暴。什么是Bitmap: 对于空间的利用到达了一种极致,那就是Bitmap和布隆过滤器(Bloom Filter)。其实Bitmap原理是典型的哈希表,它也存在一定的缺点,Bitmap对于每个元素只能记录1bit信息,如果还想完成额外的功能,恐怕只能靠牺牲更多的空间、时间来完成了。所有推荐使用布隆过滤器;什么是布隆过滤器: 就是引入了k(k>1)k(k>1)个相互独立的哈希函数,保证在给定的空间、误判率下,完成元素判重的过程。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。Bloom-Filter算法的核心思想: 就是利用多个不同的Hash函数来解决“冲突”。Hash存在一个冲突(碰撞)的问题,用同一个Hash得到的两个URL的值有可能相同。为了减少冲突,我们可以多引入几个Hash,如果通过其中的一个Hash值我们得出某元素不在集合中,那么该元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素在集合中时,才能确定该元素存在于集合中。这便是Bloom-Filter的基本思想。Bloom-Filter一般用于在大数据量的集合中判定某元素是否存在。思考: 5TB的硬盘上放满了数据,请写一个算法将这些数据进行排重。如果这些数据是一些32bit大小的数据该如何解决?如果是64bit的呢?
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