Redis概述：
Redis是一個開源的Key-Value存儲系統，其中Value支持String、list、set、hash、zset五種數據結構，這些數據都支持push/pop、add/remove、取交集並集、排序等豐富的操作，並且這些操作都是原子性的。
與同為NoSQL型緩存數據庫的memcached類似，Redis的數據都存在內存中，數據的運算都在內存中進行，不會發生IO，這也是Redis為什麼這麼快的一個原因；區別是Redis具備持久化方式，會週期性的把更新的數據寫入磁盤（RDB）或者把修改操作追加寫入記錄文件中（AOF）。
也就是說，Redis的數據存放在內存中，但Redis也支持持久化將數據存入磁盤或文件。
Redis是單線程的，但是多任務併發時可以開啟多個Redis，並且Redis支持主從同步，避免了宕機帶來的影響，以及寫時同步技術實現了數據讀寫分離（主機負責寫入、從機負責讀取）。
ps：Redis的特點是單線程+多路IO複用
Redis緩存的使用，極大的提升了應用程序的性能和效率，特別是數據查詢方面。但同時，它也帶來了一些問題。其中，最要害的問題，就是數據的一致性問題，從嚴格意義上講，這個問題無解。如果對數據的一致性要求很高，那麼就不能使用緩存。
另外的一些典型問題就是，緩存穿透、緩存雪崩和緩存擊穿。目前，業界也都有比較流行的解決方案。本篇文章，來給大家講解一下Redis穿透的解決方法—布隆過濾器
緩存穿透
緩存穿透，是指查詢一個數據庫一定不存在的數據。正常的使用緩存流程大致是，數據查詢先進行緩存查詢，如果key不存在或者key已經過期，再對數據庫進行查詢，並把查詢到的對象，放進緩存。如果數據庫查詢對象為空，則不放進緩存。
代碼流程
- 參數傳入對象主鍵ID
- 根據key從緩存中獲取對象
- 如果對象不為空，直接返回
- 如果對象為空，進行數據庫查詢
- 如果從數據庫查詢出的對象不為空，則放入緩存（設定過期時間）
想象一下這個情況，如果傳入的參數為-1，會是怎麼樣？這個-1，就是一定不存在的對象。就會每次都去查詢數據庫，而每次查詢都是空，每次又都不會進行緩存。假如有惡意攻擊，就可以利用這個漏洞，對數據庫造成壓力，甚至壓垮數據庫。即便是採用UUID，也是很容易找到一個不存在的KEY，進行攻擊。
布隆過濾器（Bloom Filter）
它實際上是一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數。布隆過濾器可以用於檢索一個元素是否在一個集合中。它的優點是空間效率和查詢時間都比一般的算法要好的多，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。
布隆過濾器解決方法：
將數據庫中所有的查詢條件，放入布隆過濾器中，
當一個查詢請求過來時，先經過布隆過濾器進行查，如果判斷請求查詢值存在，則繼續查；如果判斷請求查詢不存在，直接丟棄。
布隆過濾器原理
原理就是一個對一個key進行k個hash算法獲取k個值，在比特數組中將這k個值散列後設定為1，然後查的時候如果特定的這幾個位置都為1，那麼布隆過濾器判斷該key存在。
布隆過濾器可能會誤判，如果它說不存在那肯定不存在，如果它說存在，那數據有可能實際不存在；
Redis的bitmap只支持2^32大小，對應到內存也就是512MB，誤判率萬分之一，可以放下2億左右的數據，性能高，空間佔用率及小，省去了大量無效的數據庫連接。
因此我們可以通過布隆過濾器，將Redis緩存穿透控制在一個可容範圍內。
五年大數據工作經驗大佬講解Redis穿透解決方法：
獲取方式：
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