红色宝石原理一张缓存穿透演示图解（redis缓存穿透图解）

红色宝石原理：一张缓存穿透演示图解

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近年来，随着互联网技术的不断发展，缓存技术也逐渐成为了网络应用的重要技术之一。然而，在实际应用中，缓存穿透问题经常出现，给网站带来一定程度的影响。为了更好地了解缓存穿透问题，本文将以红色宝石原理为例，通过一张缓存穿透演示图解，让读者更好地理解缓存穿透问题和解决方法。

1. 缓存穿透问题

缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存中没有，所以不得不去存储中查询，这样的查询很可能会导致存储层面的压力增大，甚至触发缓存雪崩。穿透发生的情况如下图所示：


从图中可以看出，某个用户请求了一个不存在的数据，导致压力直接传递到存储层，由于存储层无法命中缓存，所以需要去查找数据库，这样的查询过程会导致大量的数据库查询请求，严重影响系统的性能。为了解决缓存穿透问题，我们需要使用布隆过滤器来过滤掉一些不存在的数据请求，避免过多的查询请求。

2. 红色宝石原理

红色宝石原理是一种缓存穿透的解决方案，主要利用布隆过滤器进行过滤。其流程如下：


用户发送数据请求到系统，系统首先从缓存中查询，如果缓存中没有命中，则去布隆过滤器查询是否是一个不存在的数据。如果布隆过滤器返回不存在，则直接返回给用户不存在，否则继续向存储层进行查询。如果存储层返回了数据，则更新缓存和布隆过滤器。

红色宝石原理的代码实现如下：

“`java

public class RedisBloomFilter {

private Jedis jedis;

private BloomFilter bloomFilter;

private int expectedSize = 1000000;

private double fpp = 0.01;

private String key = “bloom_filter”;

public RedisBloomFilter() {

jedis = new Jedis(“localhost”);

jedis.auth(“password”);

jedis.select(0);

long numBits = BloomFilterOptimalNum.numOfBits(expectedSize, fpp);

int numHashFunctions = BloomFilterOptimalNum.numOfHashFunctions(numBits, expectedSize);

bloomFilter = new BloomFilter(numBits, numHashFunctions);

}

public boolean isExist(String data) {

if (bloomFilter.contns(data)) {

return true;

}

if (jedis.get(key) != null) {

bloomFilter.deserialize(jedis.get(key).getBytes());

if (bloomFilter.contns(data)) {

return true;

}

}

return false;

}

public void add(String data) {

bloomFilter.add(data);

jedis.set(key, new String(bloomFilter.serialize()));

}

}

3. 缓存穿透演示图解

下面是一张缓存穿透演示图，通过这张图可以真实地模拟出缓存穿透的情况以及红色宝石原理的解决方案。

![image-20211103160844729](https://i.loli.net/2021/11/03/jKzQmSDrxJvIYLA.png)

从图中可以看出，用户请求一个不存在的数据编号，根据红色宝石原理，系统首先从布隆过滤器中查询是否是一个不存在的数据。由于该数据编号并不在布隆过滤器中，所以直接返回不存在给用户，避免了需要去存储层查询的情况，从而减少了存储层的负载。

4. 总结

通过本文的图解，我们可以更加深入地了解缓存穿透问题和解决方案。在实际应用中，我们需要选择合适的布隆过滤器来避免缓存穿透问题，并且在进行缓存设计时需要考虑到布隆过滤器的使用，避免出现一些不必要的问题。

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