一. Redis的三大问题
| 名称 | 问题 | 解决方法 |
|---|---|---|
| 缓存穿透 | 查询了一个不存在的数据 | 布隆过滤器 |
| 缓存击穿 | 某个key的缓存失效 | 互斥锁 |
| 缓存雪崩 | 多个Key的缓存同时失效 | 失效时间+随机时间 |
二. 布隆过滤器的原理
底层是一个bit二进制向量或叫 bit 数组，bit 里存放的数据非0即1。
通过散列函数将元素映射到bit的相应位置，并将此位置置为1。如hash（元素) = 2：
当要查询某个元素是否存在时，先通过散列函数将元素进行映射，得到在bit的位置，再判断bit的此位置是0或1，若为0，则此元素一定不存在，若为1，则此元素不一定真的存在（是否还记得大明湖畔的经典名句：hash值相等，不一定是同一个对象；同一个对象,hash值一定相等）。
三. 布隆过滤器的缺点
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真假难辨
| 确缺点 | 解释 | 解决 |
|---|---|---|
| 误判 | 得到某个元素在bit的位置后，判断时发现此位置是1，但其实此元素并不存在 | 单独存储可能会误判的元素 |
| 错删 | 两个或以上的元素映射到bit的位置相同，要删除某个时，将1置为0，导致其他元素也完蛋了 | Counting Bloom Filter |
