缓存只是为了缓解数据库压力而添加的一层保护层，当从缓存中查询不到我们需要的数据就要去数据库中查询了。如果被黑客利用，频繁去访问缓存中没有的数据，那么缓存就失去了存在的意义，瞬间所有请求的压力都落在了数据库上，这样会导致数据库连接异常。
针对缓存穿透的常见解决方案有以下两种:
方案1: 对于数据库中不存在的数据, 也对其在缓存中设置默认值Null, 为避免占用资源, 一般过期时间会比较短
方案2: 可以设置一些过滤规则, 如布隆过滤器
方案1相对简单, 但是也容易破解, 比如 攻击者通过分析数据格式, 不重复的请求数据库不存在数据, 那这样方案1就等于失效的. 相对而言, 方案2则更加稳定, 接下来就主要讲解一下方案2的实现方式.
方案2的设计思路是通过设置过滤规则, 在数据库查询之前将数据进行过滤, 如果发现数据不存在, 则不再进行数据库查询, 以此来减小数据库的访问压力
方案2中过滤规则目前主流的一种的载体就是布隆过滤器. 布隆过滤器是一种概率型数据结构，特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”.
相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，布隆过滤器是一个bit数组, 它更高效、占用空间更少，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是确切的。
如果我们要映射一个值到布隆过滤器中，我们需要使用多个不同的哈希函数生成多个哈希值，并对每个生成的哈希值指向的 bit 位置 1，例如针对值 “zhangsan” 和三个不同的哈希函数分别生成了哈希值 1、4、7
我们现在再存一个值 “lisi”，如果哈希函数返回 4、5、8 的话，图继续变为：
当我们想要判断布隆过滤器是否记录了某个数据时，布隆过滤器会先对该数据进行同样的哈希处理, 比如 “wangwu”的哈希函数返回了 2、5、8三个值，结果我们发现 2 这个 bit 位上的值为 0，说明没有任何一个值映射到这个 bit 位上，因此我们可以很确定地说 “wangwu” 这个数据不存在。
但是同时我们会发现，4 这个 bit 位由于”zhangsan”和”lisi”的哈希函数都返回了这个 bit 位，因此它被覆盖了。那么随着布隆过滤器保存的数据不断增多, 重复的概率就会不断增大, 所以当我们过滤某个数据时, 如果发现其三个哈希值都在过滤器中进行了记录, 那么也只能说明过滤器中可能包含了该数据, 并不能绝对肯定, 因为可能是其他数据的哈希值对结果产生了影响.这也就解释了上文所说的 布隆过滤器只能说明“某样东西一定不存在或者可能存在”.至于为什么采用三种不同的哈希函数取值, 因为三个哈希值只要有一个不存在就说明数据一定不在过滤器中, 这样做是可以减小因哈希碰撞(两个数据的哈希值相同)产生的错误概率.
布隆过滤器在很多语言中都有封装的工具包, 下边以python的工具包 `pybloomfiltermmap3 为例演示一下代码
import pybloomfilter标签：缓存,解决方案,数据库,布隆,穿透,哈希,过滤器,数据 From： https://blog.51cto.com/u_8238263/6008213
# 创建过滤器(数据容量, 错误率, 存储文件) 错误率越低, 文件越大
filter = pybloomfilter.BloomFilter(1000000, 0.01, 'words.bloom')
# 添加数据
filter.update(('bj', 'sh', 'gz'))
# 判断是否包含
if 'bj' in filter:
print('包含')
else:
print('不包含')