面试题：缓存雪崩、穿透（击穿）、布隆过滤器

缓存雪崩

1. 什么是缓存雪崩

   若是缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，全部的查询都落在数据库上，形成了缓存雪崩。 因为原有缓存失效，新缓存未到期间全部本来应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据 库CPU和内存形成巨大压力，严重的会形成数据库宕机

2. 你有什么解决方案来防止缓存雪崩？

   加锁排队

   首先多个请求同时缓存，若是有数据直接返回；没有的话其中一个线程获取锁去访问数据库，查到数据，回设缓存，释放锁，而后其余请求直接取缓存里的数据

   数据预热

   缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就能够避免在 用户请求的时候，先查询数据库，而后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的 缓存数据!能够经过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触 发加载缓存不一样的key

   双层缓存策略(不多使用)

   C1为原始缓存，C2为拷贝缓存，C1失效时，能够访问C2，C1缓存失效时间设置为短时间，C2设置为长期。 定时更新缓存策略失效性要求不高的缓存，容器启动初始化加载，采用定时任务更新或移除缓存 设置不一样的过时时间，让缓存失效的时间点尽可能均匀

缓存穿透（击穿）

1. 什么是缓存穿透？

   缓存穿透是指用户查询数据，在数据库没有，天然在缓存中也不会有。这样就致使用户查询的时候，在缓存中找不到对应key的value，每次都要去数据库再查询一遍，而后返回空(至关于进行了两次 无用 的查询)。这样请求就绕过缓存直接查数据库

2. 你有什么解决方案来防止缓存穿透？

   采用布隆过滤器BloomFilter

   将全部可能存在的数据哈 希到一个足够大的 bitmap 中，一个必定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力

   缓存空值

   若是一个查询返回的数据为空(不论是数据不存在，仍是系统故障)咱们仍然把这个空结果进行 缓存，但它的过时时间会很短，最长不超过五分钟。经过这个直接设置的默认值存放到缓存， 这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库

3. 什么是布隆过滤器？

   本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的几率型数据结构（probabilistic data structure），特色是高效地插入和查询，能够用来告诉你 “某样东西必定不存在或者可能存在”。
   
   相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，它更高效、占用空间更少，可是缺点是其返回的结果是几率性的，而不是确切的。

4. 布隆过滤器为何不使用HashMap?

   讲述布隆过滤器的原理以前，咱们先思考一下，一般你判断某个元素是否存在用的是什么？应该蛮多人回答 HashMap 吧，确实能够将值映射到 HashMap 的 Key，而后能够在 O(1) 的时间复杂度内返回结果，效率奇高。可是 HashMap 的实现也有缺点，例如存储容量占比高，考虑到负载因子的存在，一般空间是不能被用满的，而一旦你的值不少例如上亿的时候，那 HashMap 占据的内存大小就变得很可观了。
   
   还好比说你的数据集存储在远程服务器上，本地服务接受输入，而数据集很是大不可能一次性读进内存构建 HashMap 的时候，也会存在问题。

5. 布隆过滤器原理？

   布隆过滤器是一个 bit 向量或者说 bit 数组。

   当咱们要映射一个值到布隆过滤器时，先经过多个不一样的哈希函数生成多个哈希值，并把对应哈希值的位置设为1。以下：

   当咱们再次映射一个值到布隆过滤器

   此时5这个位置被映射了两次，此时假设当咱们查询“阿猪”这个值是否存在，返回了四、五、6三个值，结果6这个位置没有被映射过，因此可断定“必定不存在”；再假设咱们查询“阿鸡”，返回了三、四、5三个值，此时也不能够判断为存在，只能说明“可能存在”。