From b1892b3f70d701d2a35cc053cbb93fdc046b9cf6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: wonder Date: Fri, 28 Aug 2026 10:56:43 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?fix:=20=E6=9B=B4=E6=96=B0=E7=AE=80=E5=8E=86?= =?UTF-8?q?=E9=A1=B9=E7=9B=AE=E7=BB=8F=E5=8E=86=E6=8F=8F=E8=BF=B0?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit - 新增缓存穿透与缓存击穿防护方案描述（布隆过滤器、互斥锁） - 优化 HeavyKeeper 热点探测描述，补充与 CMS 算法对比 --- resume/index.html | 4 +++- 1 file changed, 3 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/resume/index.html b/resume/index.html index ff4cb54..11322fc 100644 --- a/resume/index.html +++ b/resume/index.html @@ -191,9 +191,11 @@
主要工作：
    +
  1. 为避免缓存穿透，构建布隆过滤器与空值短缓存双重机制；为避免缓存击穿，将热点数据加互斥锁，确保单线程回源重建。
  2. 基于 Caffeine + Redis 构建二级缓存，热点 Key 提升至本地缓存，避免冷数据污染，降低 Redis 访问压力。
  3. Lua 脚本保证点赞原子性，10 秒时间片分桶暂存增量，定时任务批量落库，补偿任务每日兜底，保障最终一致性。
    4. -
  4. 复现HeavyKeeper算法实现 Top-K 热点探测，最小堆维护热点集，概率衰减淘汰冷 Key，周期 fading 适配流量变化。
    5. +
  5. 对比CMS算法，复现HeavyKeeper实现Top-K探测，利用指数衰减淘汰冷Key，解决高频更新准确率问题，适配流量变化。 +
  6. 利用字符串常量池特性，以业务前缀+用户ID为锁对象，实现同用户串行，不同用户并行，减少锁竞争，提升吞吐量。