大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于缓存过滤器的问题，于是小编就整理了3个相关介绍缓存过滤器的解答，让我们一起看看吧。
shiro如何清除缓存？
shiro是一个被广泛使用的安全层框架，通过xml配置方式与spring无缝对接，用户的登陆/退出/权限控制/Cookie等管理系统基础功能交给shiro来管理。
一般，在J***aWEB管理平台系统时，用户退出系统之前没需要清除用户数据和关闭连接，防止垃圾数据堆积，shiro提供了LogoutFilter过滤器，我们可以通过LogoutFilter的preHandle方法，实现清除缓存功能。
鱼缸过滤器出水口咕噜咕噜响？
这是上滤盒下水同时带入大量空气所形成的解决进行，降低上滤盒放置位置,使其更接进水面，提升缸里的水位,减小下水落差，延伸下水管道至水面以下，减少水泵流量，改造出水口使出水分散。
下水管出水冲击底缸水面，加长下水管，使出水口在底缸水面，溢流槽空气吸入下水管，下水管装阀门，通过调节流量，让溢流槽内液面有一定高度，空气会吸入下水管，也就没有噪声了。
溢流管下水时，因汽水混合都会有或多或少的噪音存在，不可能做到下水，可以在下水口柱子上方通过盖子网格加入5CC的水，即可消除噪音
主缸内落水冲答击溢流槽内水面专造成噪声，提高溢流槽内水面。或者在溢流槽内一定高度加一块滤棉之类的，缓冲一下落水，安消音玻璃属试试。
Redis缓存穿透是指什么？如何解决缓存穿透的问题？
Redis 大部分的使用场景，都是根据 key ，先在 Redis 中查询，如果查询不到的话，再查询数据库。
当有大量的请求，key 值根本不在 Redis 中，那么查询就会落到数据库上，这些请求就仿佛“穿透”过了 Redis 落在了数据库上，最后会导致数据库不堪重负直至崩溃。
让我们看看缓存穿透的应对策略：
如果 Redis 中查询不到，并且查询数据库也没有结果，那么就将这个 key 写入到 Redis 中，设置 value = 空，这样如果这个 key 值被重复访问，也不会查询数据库。
但是如果数据库几分钟后，存入了一条真实的数据，那么就会发生数据库和缓存数据不一致的情况；
这种情况，要么主动更新 Redis 中这条 key-空 的数据，要么在设置缓存的时候，同时设置缓存的额过期时间，这样当时间一过，缓存数据就可以刷入到 Redis 中了。
如果每次查询的 key 值都不相同，比如收到恶意攻击，每次访问都是无效且不相同的 key 值，那么这个办法就会失效。
我们通常使用Redis缓存+过期时间来加速网站的请求速度，减少后端数据库的访问压力。同时也可以保证缓存数据的及时更新。但是使用过程当中，就会产生缓存穿透等相关缓存问题。
缓存穿透是指当用户发送的HTTP请求访问到缓存系统时，按照请求的KEY去查询VALUE，当KEY对应的VALUE在缓存系统里面找不到的的时候，那么这些大量的用户请求就会访问数据库里面。就会造成后端很大的压力请求。
1、先从缓存中取数据，如果能取到，直接返回数据给用户。这样就不用放入请求到数据库，从而减轻数据库的压力。
2、如果缓存中没有数据，才会访问数据库。
如何解决Redis缓存穿透的问题？
缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不会命中，通常出于容错的考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存层，如图所示整个过程分为如下3步：1）缓存层不命中。2）存储层不命中，不将空结果写回缓存。3）返回空结果。缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存保护后端存储的意义。缓存穿透问题可能会使后端存储负载加大，由于很多后端存储不具备高并发性，甚至可能造成后端存储宕掉。通常可以在程序中分别统计总调用数、缓存层命中数、存储层命中数，如果发现大量存储层空命中，可能就是出现了缓存穿透问题。造成缓存穿透的基本原因有两个：第一，自身业务代码或者数据出现问题；第二，一些恶意攻击、爬虫等造成大量空命中。下面我们来看一下如何解决缓存穿透问题。1.缓存空对象如下图所示，当第2步存储层不命中后，仍然将空对象保留到缓存层中，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，这样就保护了后端数据源。缓存空对象会有两个问题：第一，空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间（如果是攻击，问题更严重），比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。第二，缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为5分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象。2.布隆过滤器拦截
如下所示，在访问缓存层和存储层之前，将存在的key用布隆过滤器提前保存起来，做第一层拦截。例如：一个推荐系统有4亿个用户id，每个小时算法工程师会根据每个用户之前历史行为计算出推荐数据放到存储层中，但是最新的用户由于没有历史行为，就会发生缓存穿透的行为，为此可以将所有推荐数据的用户做成布隆过滤器。如果布隆过滤器认为该用户id不存在，那么就不会访问存储层，在一定程度保护了存储层。到此，以上就是小编对于缓存过滤器的问题就介绍到这了，希望介绍关于缓存过滤器的3点解答对大家有用。
