redis布隆過濾器緩存擊穿
1. 布隆過濾器的缺點
但是布隆過濾器的缺點和優點一樣明顯。誤算率是其中之一。隨著存入的元素數量增加，誤算率隨之增加。但是如果元素數量太少，則使用散列表足矣。
另外，一般情況下不能從布隆過濾器中刪除元素。我們很容易想到把位列陣變成整數數組，每插入一個元素相應的計數器加1, 這樣刪除元素時將計數器減掉就可以了。然而要保證安全的刪除元素並非如此簡單。首先我們必須保證刪除的元素的確在布隆過濾器裡面. 這一點單憑這個過濾器是無法保證的。另外計數器回繞也會造成問題。
在降低誤算率方面，有不少工作，使得出現了很多布隆過濾器的變種。
2. 該怎麼解決 Redis 緩存穿透和緩存雪崩問題
緩存雪崩： 由於緩存層承載著大量請求，有效地 保護了存儲層，但是如果緩存層由於某些原因不能提供服務，比如 Redis 節點掛掉了，熱點 key 全部失效了，在這些情況下，所有的請求都會直接請求到資料庫，可能會造成資料庫宕機的情況。
預防和解決緩存雪崩問題，可以從以下三個方面進行著手：
1、使用 Redis 高可用架構：使用 Redis 集群來保證 Redis 服務不會掛掉
2、緩存時間不一致： 給緩存的失效時間，加上一個隨機值，避免集體失效
3、限流降級策略：有一定的備案，比如個性推薦服務不可用了，換成熱點數據推薦服務
緩存穿透： 緩存穿透是指查詢一個根本不存在的數據，這樣的數據肯定不在緩存中，這會導致請求全部落到資料庫上，有可能出現資料庫宕機的情況。
預防和解決緩存穿透問題，可以考慮以下兩種方法：
1、緩存空對象： 將空值緩存起來，但是這樣就有一個問題，大量無效的空值將佔用空間，非常浪費。
2、布隆過濾器攔截： 將所有可能的查詢key 先映射到布隆過濾器中，查詢時先判斷key是否存在布隆過濾器中，存在才繼續向下執行，如果不存在，則直接返回。布隆過濾器有一定的誤判，所以需要你的業務允許一定的容錯性。
3. java程序設計這門課程第七章工具類及常用演算法的知識點有哪些
JAVA程序設計這門課第七章工具類及常用演算法的知識點包含章節導引,第一節Java語言基礎類,第二節字元串和日期,第三節集合,第四節排序與查找,第五節泛型(*),第六節常用演算法,補充：再談IDE的使用,代碼下載,。
4. 緩存穿透有哪些解決辦法
具體有哪些解決辦法？
最基本的就是首先做好參數校驗，一些不合法的參數請求直接拋出異常信息返回給客戶端。比如查詢的資料庫 id 不能小於 0、傳入的郵箱格式不對的時候直接返回錯誤消息給客戶端等等。
1）緩存無效 key : 如果緩存和資料庫都查不到某個 key 的數據就寫一個到 redis 中去並設置過期時間，具體命令如下：SET key value EX 10086。這種方式可以解決請求的 key 變化不頻繁的情況，如何黑客惡意攻擊，每次構建的不同的請求key，會導致 redis 中緩存大量無效的 key 。很明顯，這種方案並不能從根本上解決此問題。如果非要用這種方式來解決穿透問題的話，盡量將無效的 key 的過期時間設置短一點比如 1 分鍾。另外，一般情況下我們是這樣設計 key 的： 表名:列名:主鍵名:主鍵值。
2）布隆過濾器：布隆過濾器是一個非常神奇的數據結構，通過它我們可以非常方便地判斷一個給定數據是否存在與海量數據中。我們需要的就是判斷 key 是否合法，有沒有感覺布隆過濾器就是我們想要找的那個「人」。具體是這樣做的：把所有可能存在的請求的值都存放在布隆過濾器中，當用戶請求過來，我會先判斷用戶發來的請求的值是否存在於布隆過濾器中。不存在的話，直接返回請求參數錯誤信息給客戶端，存在的話才會走下面的流程。總結一下就是下面這張圖(這張圖片不是我畫的，為了省事直接在網上找的)：
5. Redis底層數據結構解密
一：摘要概述
很多 redis 的使用者都可以清晰明白的道出Redis中常用的對象如string、list、hash、set、zset,一些場景比較豐富的使用者可能會說布隆過濾器、geo、Hash等。但是對於這些對象底層實現的數據結構卻是知之甚少,將會詳細闡述redis中的底層數據結構。為了彌補大家的創傷，今天分享Redis底層數據結構內容。
二：SDS
string作為redis中常用對象之一,普遍用於用戶信息緩存等場景。當string對象中encoding編碼為embstr或raw時都是採用sds作為其底層實現
2.1 SDS結構
源碼文件位於redis安裝目錄src下的sds.h,sds聲明了五種頭部類型,分別為sdshdr5、sdshdr8、sdshdr16、sdshdr32、sdshdr64。根據字元串長度創建不同頭部的sds實例
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {
uint8_t len;
uint8_t alloc;
unsigned char flags;
char buf[];
};
屬性名稱作用含義
len字元串長度
alloc預分配空間大小
flags低三位用於表示sds類型,可以查看sds.h文件76-82行定義
buf[]存儲字元串用數組
2.2 SDS與C字元串區別
區別描述
長度計算 c中的字元串長度計算需要數組遍歷,但是redis中的sds自身維護了len屬性。所以O(1)時間復雜度即可
緩沖區溢出c中字元串更改如果未提前做好內存分配則會內存溢出,但是sds則會根據alloc與len計算預留內存是否足夠分配重新申請內存
動態擴展 緩沖區溢出已經闡述這個概念,sds的內存空間會在字元串內容變更時自動擴展計算。策略為當字元換小於1M時*2翻倍,大於1M時每次擴容1M
惰性釋放 與空間預分配相似操作的還有內存惰性釋放,即字元串刪除某些內容後所佔用的內存空間並不會立即釋放,後續字元串變更擴展就無需再申請內存
二：ZipList
ziplist可以說把redis對於內存的極致操作體現的淋漓盡致,鏈表除了節點值之外還需要維護前後節點兩個指針,並且還會造成內存碎片。壓縮列表緊湊的內存布局,所有節點都維護在整塊內存中處理
2.1 ZipList結構
屬性名稱作用含義
zlbytes列表健佔用內存的總位元組數,在對列表健內存重分配或者是計算zlend的時候使用
zltail 指向壓縮列表起始地址的指針
zllen 壓縮列表的節點數量
entry壓縮列表保存的節點數據
zlend壓縮列表的尾節點
2.2 Entry節點結構
屬性名稱作用含義
previous_entry_length 位元組為單位記錄上一個節點的長度,如果上一個位元組長度小於254佔用1位元組。大於254佔用5位元組,第一個位元組設置為OxFE(十進制254),後面四個位元組儲存長度
encoding 記錄content記錄的數據類型以及長度。長度一、二、五位元組,值的最高位為00、01、10表示類型為位元組數組,長度使用除去最高位的其它位記錄。11開頭表示儲存整數,除去最高位其他位置表示content數據長度
content 記錄壓縮列表記錄的數據
6. 肯德基redis未找到卡並集的緩存
摘要 緩存雪崩
7. 布隆過濾器和替代演算法
布隆過濾器和替代演算法：但是布隆過濾器的缺點和優點一樣明顯。誤算率是其中之一。隨著存入的元素數量增加，誤算率隨之增加。但是如果元素數量太少，則使用散列表足矣。
但是包含查找的數據項的數據文件它一定是會返回的，key-value系統中bloom filter返回的數據文件還是需要查看裡面的內容才能知道是否存在所需的數據的，這就保證了執行結果的正確性和完整性。
只是多訪問一些數據文件而已。在數據量很大key-value系統中，建立統一的B+樹索引的代價是非常大的，維護成本也很高，因此綜合起來bloom filter的性能是最好的。
缺點：
但是布隆過濾器的缺點和優點一樣明顯。誤算率是其中之一。隨著存入的元素數量增加，誤算率隨之增加。常見的補救辦法是建立一個小的白名單，存儲那些可能被誤判的元素。但是如果元素數量太少，則使用散列表足矣。
另外，一般情況下不能從布隆過濾器中刪除元素。我們很容易想到把位列陣變成整數數組，每插入一個元素相應的計數器加1, 這樣刪除元素時將計數器減掉就可以了。
8. 什麼是緩存穿透
緩存穿透又稱緩存擊穿,是指在高並發場景下緩存中(包括本地緩存和Redis緩存)的某一個Key被高並發的訪問沒有命中,此時回去資料庫中訪問數據,導致資料庫並發的執行大量查詢操作,對DB造成巨大的壓力。
9. 怎樣才可以把java的工具類寫好，求教了。
羅馬不是一天建成的，要寫好工具類必須要有扎實的功底和豐富的經驗。
寫工具類首先要考慮工具類得功能，要能滿足基本的要求，但又不能有過多使用次數不高的方法。其次，要考慮工具類得通用性及易用性，工具類的使用方法不能太復雜。最後，不能以工具類為中心來寫程序，即所寫程序不能為了使用工具類而放棄它本來的結構和方法，而是應該考慮是不是可以寫一個更好的工具類來提供程序使用。
工具類必須經過很多次的修改最終才能成為想要的工具類。
10. 看過的視頻讓用戶不再觀看為什麼使用布隆過濾器而不是直接使用setBit與getBit進行取值比對呢
不行。
因為布隆過濾器的原理是用多個hash函數對id進行hash後得到一系列值，而在布隆數組中看這些值對應的位上是否命中，如果都命中說明這個值重復。
用id不經過hash直接去對比，乍一想好像可以，但是你想想，假如id是10位，並且我們只用數字，那麼布隆過濾器的長度只有10位（0123456789）,這個長度的過濾器幾乎沒法使用，容量太低，誤差率太高。即使算上大小寫字母，也只有62個，看似62很多，但是這里定死了id必須用這62個字元，而假如中間加一層hash，那id用什麼字元和我布隆過濾器用什麼字元以及過濾器的長度都可以自由指定，靈活很多。