什么是缓存穿透?缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据 ， 发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询 。发现也没有 ， 于是本次查询失败 。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库 。
缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求 ， 如发起的数据特别大而不存在的数据 。
缓存穿透是指查询的key不存在，从而缓存查询不到而查询了数据库 。解决方法：把所有存在的key都存到另外一个存储的Set集合里，查询时可以先查询key是否存在 。
缓存穿透： 缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据 ， 这样的数据肯定不在缓存中，这会导致请求全部落到数据库上 ， 有可能出现数据库宕机的情况 。
缓存穿透问题 在高并发的场景中，缓存穿透是一个经常都会遇到的问题 。什么是缓存穿透？大量的请求在缓存中没有查询到指定的数据 ， 因此需要从数据库中进行查询 ， 造成缓存穿透 。
内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能 。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力 ， 进而影响整个软件的性能和稳定性 。
Redis缓存穿透解决方案:布隆过滤器如果非要用这种方式来解决穿透问题的话，尽量将无效的 key 的过期时间设置短一点比如 1 分钟 。另外，一般情况下我们是这样设计 key 的： 表名：列名：主键名：主键值 。
预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：缓存空对象： 将空值缓存起来 ， 但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费 。
在程序的世界中，布隆过滤器是程序员的一把利器，利用它可以快速地解决项目中一些比较棘手的问题 。如网页 URL 去重、垃圾邮件识别、大集合中重复元素的判断和缓存穿透等问题 。
多次执行 ， 结果一致，根据结果判定：内存的存储存在局限性 ， 可以使用redis中的bitMap来实现字节数组的存储 。使用redis实现布隆过滤器 。需要根据公式，手动计算字节数组的长度和哈希的个数 。实现过程 ， 待完善 。。
redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析1、String 字符串 字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串 。
2、数据结构，可以存储一些集合性的数据 。比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合 。
3、可用于缓存、事件发布订阅、高速队列等场景 。
4、应用场景：消息队列，关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现 。描述： set是string类型的无序集合 。
【redis filter redis数据库过滤器】5、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储 。Redis支持数据的备份 ， 即master-slave模式的数据备份 。
6、Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景 。分布式会话 。
Redis底层数据结构解密?1、string作为redis中常用对象之一，普遍用于用户信息缓存等场景 。
2、REDIS_LIST、REDIS_HASH、REDIS_SET、REDIS_ZSET）；encoding表示value的编码，即底层使用了哪种数据结构；ptr是一个指向保存value的底层数据结构的指针 。
3、intset的底层结构 查询方式一般采用二分查找法，实际查询复杂度也就在log（n） Redis-有序集合对象（zset） 底层实现为 字典（dict） + 跳表（skiplist），当数据比较少的时候用ziplist编码结构存储 。
4、Redis中值的数据结构有String（字符串）、List（列表）、Hash（哈希）、Set（集合）和 Sorted Set（有序集合）五种，使用可参考 https：//。
5、数据结构 ps： redis对于浮点数类型也是作为字符串保存的，在需要的时候再转换为浮点数类型 从目前的版本（0）来看，List仅支持quickList（之前的版本有linked和ziplist这2种编码） 。
6、String是redis中最基础的数据结构，你可以把它用作缓存最基础的kv（key-value）类型的缓存（value最大为512MB），只需要把需要缓存的对象进行string的编解码即可 。
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