缓存穿透是指一个请求直接绕过缓存层，每次都请求数据库，导致数据库压力过大，甚至可能导致宕机。其中最常见的原因是查询一个不存在的键，导致缓存层没有命中，每次都直接到数据库查询。
在高并发的系统中，缓存穿透会对系统性能产生很大的影响，为防止缓存层失效而直接请求数据库，需要对应用程序进行处理，以避免这种情况发生。
对于缓存层失效而直接访问数据库的情况，可以采用一种有效的解决方案：使用布隆过滤器。
1. 布隆过滤器
布隆过滤器是一种快速且空间效率高的数据结构，可用于检查一个元素是否为一组元素的成员。其基本思想是，建立一个包含多个位置的位数组，将一个数据对象映射到多个位置，将这几个位置相应的比特位设置为1。当判断一个元素是否存在时，将该元素经过相应的映射，再检查所有比特位是否都为1，即可确定该元素是否在该组元素中。
使用布隆过滤器来解决缓存穿透的问题，具体步骤如下：
1. 将所有数据库中的 ID 存入布隆过滤器中。
2. 在应用程序查询缓存时，如果查询的 ID 不存在于布隆过滤器中，则直接返回，表示缓存命中失败；否则继续查询缓存层，如果缓存也不存在，则再向数据库查询。
2. 实现方式
Java中有许多已经实现好的布隆过滤器框架，比如 Guava 中的 BloomFilter 和 Redis 中的 RedisBloom。下面以 RedisBloom 为例，介绍如何在 Java 应用中使用 RedisBloom 解决缓存穿透。
首先需要在 pom.xml 文件中添加 RedisBloom 的依赖：
com.gitHub.javabloomfilterredisbloom2.2.0
然后在应用程序中使用 RedisBloom 进行缓存查询：
import com.github.jedis.lock.JedisLock;import io.rebloom.client.Client;public class RedisBloomDemo {public static void mn(String[] args) {Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);Client client = new Client(jedis);client.delete("bloomfilter");// 清空布隆过滤器client.createFilter("bloomfilter", 100000, 0.001);// 创建布隆过滤器，容量为100000，误判率为0.001client.addMulti("bloomfilter", new String[]{"id001", "id002", "id003"});// 将id001、id002、id003添加到布隆过滤器if (client.exists("bloomfilter", "id004")) {System.out.println("缓存命中成功，查询结果：...");} else {System.out.println("缓存命中失败，从数据库查询结果：...");}jedis.close();}}
该例子中创建了一个名为 bloomfilter 的布隆过滤器，容量为100000，误判率为0.001，然后将 id001、id002、id003 添加进去。在查询缓存时，如果查询的 ID 不存在于布隆过滤器中，则直接返回，否则继续查询缓存层。
使用布隆过滤器可以有效防止缓存穿透问题的发生，减轻数据库的压力，提高系统的稳定性和性能。
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redis或者缓存系统有批量删除的机制吗
redis只能使用del来进行批量删除。 例： del key1 key2 key3。 所有的客户端API都支持批量删除，例如JAVA语言的Jedis提供了del(String... keys)方法进行批量删除。
客户端查询redis数据库，条件怎么处理
保存对象可以用hashset。 假设hashset的key是user:姓名这种形式。 条件查询可以用sorted set。 key是对象的一个field。 查找名字的时候，可以用zRangeByLex指令：redis> zadd personIndex:name 0 lijiang 0 likui 0 abcde(integer) 3redis> zRangeByLex personIndex:name [li (lj1) lijiang2) likui
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