Redis穿透的解决方法—布隆过滤器
redis概述：
Redis是一个开源的Key-Value存储系统，其中Value支持String、list、set、hash、zset五种数据结构，这些数据都支持push/pop、add/remove、取交集并集、排序等丰富的操作，并且这些操作都是原子性的。
与同为NoSQL型缓存数据库的memcached类似，Redis的数据都存在内存中，数据的运算都在内存中进行，不会发生IO，这也是Redis为什么这么快的一个原因；区别是Redis具备持久化方式，会周期性的把更新的数据写入磁盘（RDB）或者把修改操作追加写入记录文件中（AOF）。
也就是说，Redis的数据存放在内存中，但Redis也支持持久化将数据存入磁盘或文件。
Redis是单线程的，但是多任务并发时可以开启多个Redis，并且Redis支持主从同步，避免了宕机带来的影响，以及写时同步技术实现了数据读写分离（主机负责写入、从机负责读取）。
ps：Redis的特点是单线程+多路IO复用
Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。
另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前，业界也都有比较流行的解决方案。本篇文章，来给大家讲解一下Redis穿透的解决方法—布隆过滤器
缓存穿透
缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。
代码流程
- 参数传入对象主键ID
- 根据key从缓存中获取对象
- 如果对象不为空，直接返回
- 如果对象为空，进行数据库查询
- 如果从数据库查询出的对象不为空，则放入缓存（设定过期时间）
想象一下这个情况，如果传入的参数为-1，会是怎么样？这个-1，就是一定不存在的对象。就会每次都去查询数据库，而每次查询都是空，每次又都不会进行缓存。假如有恶意攻击，就可以利用这个漏洞，对数据库造成压力，甚至压垮数据库。即便是采用UUID，也是很容易找到一个不存在的KEY，进行攻击。
布隆过滤器（Bloom Filter）
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比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
布隆过滤器解决方法：
将数据库中所有的查询条件，放入布隆过滤器中，
当一个查询请求过来时，先经过布隆过滤器进行查，如果判断请求查询值存在，则继续查；如果判断请求查询不存在，直接丢弃。
布隆过滤器原理
原理就是一个对一个key进行k个hash算法获取k个值，在比特数组中将这k个值散列后设定为1，然后查的时候如果特定的这几个位置都为1，那么布隆过滤器判断该key存在。
布隆过滤器可能会误判，如果它说不存在那肯定不存在，如果它说存在，那数据有可能实际不存在；
Redis的bitmap只支持2^32大小，对应到内存也就是512MB，误判率万分之一，可以放下2亿左右的数据，性能高，空间占用率及小，省去了大量无效的数据库连接。
因此我们可以通过布隆过滤器，将Redis缓存穿透控制在一个可容范围内。
