Redis缓存三大问题解析，看完保你面试能造火箭，工作能拧螺丝。(3)

哈希函数代码如下：

public static class MyHash {
        private int cap;
        private int seed;
        // 初始化数据
        public MyHash(int cap,int seed) {
            this.cap = cap;
            this.seed = seed;
        }
        // 哈希函数
        public int hash(String value) {
            int result = 0;
            int len = value.length();
            for (int i = 0; i < len; i++) {
                result = seed * result + value.charAt(i);
            }
            return (cap - 1) & result;
        }
    }

布隆过滤器测试代码如下：

 public static void test {
        String value = "4243212355312";
        MyBloomFilter filter = new MyBloomFilter();
        System.out.println(filter.contains(value));
        filter.add(value);
        System.out.println(filter.contains(value));
    }

以上就是手写了一个非常简单得布隆过滤器，但是实际项目中可能事由牛人或者大公司已经帮你写好的，如谷歌的Google Guava，只需要在项目中引入一下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>27.0.1-jre</version>
</dependency>

实际项目中具体的操作代码如下：

public static void MyBloomFilterSysConfig {
 @Autowired
 OrderMapper orderMapper
 
// 1.创建布隆过滤器  第二个参数为预期数据量10000000，第三个参数为错误率0.00001
BloomFilter<CharSequence> bloomFilter =  BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("utf-8")),10000000,0.00001);
// 2.获取所有的订单，并将订单的id放进布隆过滤器里面
List<Order> orderList = orderMapper.findAll()
for (Order order;orderList ) {
    Long id = order.getId();
    bloomFilter.put("" + id);
}

}

在实际项目中会启动一个系统任务或者定时任务，来初始化布隆过滤器，将热点查询数据的id放进布隆过滤器里面，当用户再次请求的时候，使用布隆过滤器进行判断，改订单的id是否在布隆过滤器中存在，不存在直接返回null，具体操作代码：

// 判断订单id是否在布隆过滤器中存在
bloomFilter.mightContain("" + id)

布隆过滤器的缺点就是要维持容器中的数据，因为订单数据肯定是频繁变化的，实时的要更新布隆过滤器中的数据为最新。

缓存击穿

缓存击穿是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，瞬间对数据库的访问压力增大。

缓存击穿这里强调的是并发，造成缓存击穿的原因有以下两个：

1. 该数据没有人查询过 ，第一次就大并发的访问。（冷门数据）
2. 添加到了缓存，reids有设置数据失效的时间 ，这条数据刚好失效，大并发访问（热点数据）

对于缓存击穿的解决方案就是加锁，具体实现的原理图如下：

当用户出现大并发访问的时候，在查询缓存的时候和查询数据库的过程加锁，只能第一个进来的请求进行执行，当第一个请求把该数据放进缓存中，接下来的访问就会直接集中缓存，防止了缓存击穿。

业界比价普遍的一种做法，即根据key获取value值为空时，锁上，从数据库中load数据后再释放锁。若其它线程获取锁失败，则等待一段时间后重试。这里要注意，分布式环境中要使用分布式锁，单机的话用普通的锁（synchronized、Lock）就够了。

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下面以一个获取商品库存的案例进行代码的演示，单机版的锁实现具体实现的代码如下：

// 获取库存数量
public String getProduceNum(String key) {
    try {
        synchronized (this) {   //加锁
            // 缓存中取数据，并存入缓存中
            int num= Integer.parseInt(redisTemplate.opsForValue().get(key));
        if (num> 0) {
            //没查一次库存-1
            redisTemplate.opsForValue().set(key,(num- 1) + "");
            System.out.println("剩余的库存为num：" + (num- 1));
        } else {
            System.out.println("库存为0");
        }
    }
} catch (NumberFormatException e) {
    e.printStackTrace();
} finally {
}
return "OK";

}

（编辑：ASP站长网）