快取穿透問題
快取穿透是指查詢乙個根本不存在的資料，快取層和儲存層都不會命中，通常出
於容錯的考慮，如果從儲存層查不到資料則不寫入快取層。
一般對於未命中的資料我們是按照如下方式進行處理的：
1.快取層不命中。
2.儲存層不命中，不將空結果寫回快取。
3.返回空結果。
/**
* 快取穿透問題
* 在資料庫中未查找到資料，未存入快取，則下次查詢同樣的資料時，還會查庫
* @param id
* @return
*/public object getobjectbyid(integer id)
object storagevalue = storage.get(id);
if(null != storagevalue)
return storagevalue;
}
端儲存的意義。
快取穿透問題可能會使後端儲存負載加大，由於很多後端儲存不具備高併發性，
甚至可能造成後端儲存宕掉。
方案一：快取空物件
/**
* 快取空物件
* 此方法存在漏洞，不經判斷就直接將null存入快取中，如果惡意製造不存在的id，那麼快取中的鍵值就會很多，
* 惡意攻擊時很可能被打爆，因此需要設定較短的過期時間
* @param id
* @return
*/public object getobjectbyid(integer id)
object storagevalue = storage.get(id);
cache.set(id,storagevalue);
//若資料為空，則必須設定過期時間，否則有被攻擊的風險
if(null == storagevalue)
return storagevalue;
}
空值做了快取，意味著快取層中存了更多的鍵，需要更多的記憶體空間（如果是攻
擊，問題更嚴重），比較有效的方法是針對這類資料設定乙個較短的過期時間，
讓其自動剔除。
方案二：布隆過濾器攔截
布隆過濾器介紹
概念：布隆過濾器（英語：bloom filter）是 1970 年由布隆提出的。它實際上是乙個很
長的二進位制向量和一系列隨機對映函式。布隆過濾器可以用於檢索乙個元素是否
在乙個集合中。它的優點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的演算法，缺點是
有一定的誤識別率和刪除困難。
如果想判斷乙個元素是不是在乙個集合裡，一般想到的是將集合中所有元素儲存
起來，然後通過比較確定。鍊錶、樹、雜湊表（又叫雜湊表，hash table）等等
資料結構都是這種思路。但是隨著集合中元素的增加，我們需要的儲存空間越來
越大。同時檢索速度也越來越慢，上述三種結構的檢索時間複雜度分別為
o(n),o(log n),o(n/k)。
布隆過濾器的原理是，當乙個元素被加入集合時，通過 k 個雜湊函式將這個元
素對映成乙個位陣列中的 k 個點，把它們置為 1。檢索時，我們只要看看這些點
是不是都是 1 就（大約）知道集合中有沒有它了：如果這些點有任何乙個 0，則
被檢元素一定不在；如果都是 1，則被檢元素很可能在。這就是布隆過濾器的基
本思想。
示例：
public class booleanfiltertest
}/**
* id是否合法有效，即校驗id是否在過濾器中
* @param id
* @return
*/private static boolean validateidinbloomfilter(integer id)
}
設定過期時間，讓其自動過期失效，這種在很多時候不是最佳的實踐方案。
我們可以提前將真實正確的商品 id，在新增完成之後便加入到過濾器當中，每次
再進行查詢時，先確認要查詢的 id 是否在過濾器當中，如果不在，則說明 id 為
非法 id，則不需要進行後續的查詢步驟了。
/**
* 防止快取穿透：布隆過濾器
* @param id
* @return
*/public object getobjectbyboolean(integer id)
object cachevalue = cache.get(id);
if(null != cachevalue)else
}
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