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前言：怎么能把风马牛不相及的概念串在一块，就得看笔者的本事了。

bitmap和布隆过滤器

海量整数中是否存在某个值--bitmap

在一个程序中，经常有让我们判断一个集合中是否存在某个数的case；大多数情况下，只需要用map或是list这样简单的数据结构，如果使用的是高级语言，还能乘上快车调用几个封装好的api，加几个if else，两三行代码就可以在控制台看自己“完美”而又“健壮”的代码跑起来了。

bitmap则使用位数代表数的大小，bit中存储的0或者1来标识该整数是否存在，具体模型如下：

这是一个能标识0-9的“bitmap”，其中4321这四个数存在

计算一下bitmap的内存开销，如果是1亿以内的数据查找，我们只需要1亿个bit = 12MB左右的内存空间，就可以完成海量数据查找了，是不是极其诱人的一个内存缩减，

，就能做到时间与空间的完美均衡，是不是美美哒，wrong！

试想一下，如果我们明确这是一个一亿以内，但是数量级只有10的集合，我们使用bitmap，同样需要开销12M的数据，如果是10亿以内的数据，开销就会涨到120M，bitmap的空间开销永远是和他的数据取值范围挂钩的，只有在海量数据下，他才能够大显身手。

再说说刚刚提到的那个极端case，假设这个数据量在一千万，但是取值范围好死不死就在十个亿以内，那我们不可避免还是要面对120M的开销，有方法应对么？

布隆过滤器

如果面对笔者说的以上问题，我们结合一下常规的解决方案，譬如说hash一下，我将十亿以内的某个数据，hash成一亿内的某个值，再去bitmap中查怎么样，如下图，布隆过滤器就是这么干的：

利用多个hash算法得到的值，减小hash碰撞的概率。

像上面的图注所说，我们可以利用多个hash算法减小碰撞概率，但只要存在碰撞，就一定会有错误判断，我们无法百分百确定一个值是否真的存在，但是hash算法的魅力在于，我不能确定你是否存在，但是我可以确定你是否真的不存在，这也就是以上的实现为什么称之“过滤器”的原因了。

高并发缓存设计策略

why cache??

如果读者是一个计算机专业的同学，cache这个词应该是能达到让耳朵起茧的出现频次。在计算机体系中，cache是介于cpu以及内存之间，用来缓和cpu和内存处理速度差距的那么一个和事佬；在OS中，page cache又是内存和IO之间的和事佬。

cache是个和事老？？听着似乎怪怪的，但是也蛮形象的啦。

前面讲了大半截的算法理论，为了防止读者犯困，直接进入下半部分主题，高并发缓存设计。

即使是在软件层，我们同样需要这么一个和事老，从最简单的服务架构开始，通常我们在服务端发起请求，然后CURD某个关系型数据库例如Mysql。但是，类似这样的架构都需要有一个磁盘作为终端持久化，即使增加索引，使用B+树的这种数据结构进行优化查询，效率还是会卡在需要频繁寻道的IO上。

这个时候，一个和事老的作用就十分明显了，我们会添加一些内存操作，来缓和IO处理速度慢带来的压力。cache is not a problem，how to use it is actually a problem。

缓存一致性问题

缓存处理的机制有以下几种：

• cache aside；
• read through；
• write through；
• write behind caching；

缓存穿透问题

缓存雪崩问题

缓存雪崩发生于在某个时间点，缓存同时失效，例如缓存设置了失效时间，这会联动的导致大量缓存击穿问题。

加分布式锁是一种解决方案，只有拿到锁的请求才能访问database。但是这样治标不治本，当请求量过多时，大量的线程阻塞，也会把内存撑坏的。

预热数据，分散地设置失效时间，这样可以减少缓存雪崩发生的概率。

提高缓存可用性，cache的单点一样是会是缓存雪崩的隐患，大部分缓存中间件都提供高可用架构，如redis的主从+哨兵架构。

原文链接：https://blog.csdn.net/that_is_cool/article/details/91346356

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