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布隆过滤器预防缓存穿透

本文最后更新于 2024-06-28，距今已有 78 天，若文章内容或图片链接失效，请留言反馈。

布隆过滤器预防缓存穿透

缓存穿透常用解决方法：

缓存空对象——当数据库没有查到的时候，也向redis中插入null的<key,value>

优点：实现简单，维护方便

缺点：额外的内存消耗，可能造成短期的不一致

布隆过滤

优点：内存占用啥哦，没有多余的key

缺点：实现复杂，可能存在误判

1. 布隆过滤器配置

@Configuration
public class BloomFilterConfig {
    @Bean
    public BloomFilter<Integer> bloomFilter() {
        // 初始化布隆过滤器，预计插入100000个元素，误报率为0.01
        return BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 100000, 0.01);
    }
}

2. 防止缓存穿透

controller层

@GetMapping("/data/{key}")
public AjaxResult getData(@PathVariable Integer key) {
    return getDateService.getDateFromCache(key);
}

service层

//如果布隆过滤器判断存在，则放行，这个请求会去访问redis，哪怕此时redis中的数据过期了，但是数据库里一定会存在这个数据
@Override
public AjaxResult getDateFromCache(Integer key) {

    // 检查布隆过滤器中是否存在该key，存在则放行
    if (!bloomFilter.mightContain(key)) {
        log.info("Key {} does not exist in bloom filter", key);
        return AjaxResult.error("获取数据失败"); // 布隆过滤器判定该key不存在
    }

    // 从Redis缓存中获取数据
    log.info("Retrieving data for key {} from Redis", key);
    Object data = redisTemplate.opsForValue().get("Document:" + key.toString());

    //redis 中也没有得到数据，说明在数据库中
    if(data == null){
        log.info("Data not found in Redis for key {}. Fetching from DB...", key);
        data = documentMapper.selectById(key);

        //从数据库取出来后，放入redis和布隆中

        // 将key添加到布隆过滤器
        bloomFilter.put(key);
        log.info("Added key {} to bloom filter", key);

        // 将数据存入Redis缓存
        redisTemplate.opsForValue().set("Document:"+ key, data);
        log.info("Data {} stored in Redis", data);
    }
    return AjaxResult.success(data);
}

3. 数据初始化

将数据的id加入到布隆过滤器中，同时将要缓存的数据加入到redis中

@PostConstruct该注解被用来修饰一个非静态的void（）方法。被@PostConstruct修饰的方法会在服务器加载Servlet的时候运行，并且只会被服务器执行一次。PostConstruct在构造函数之后执行，init（）方法之前执行

@Component
@RequiredArgsConstructor
public class DataInitializer {

    private final BloomFilter<Integer> bloomFilter;

    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    private final IDocumentService documentService;

    @PostConstruct
    public void init() {
        List<Document> documents = documentService.list(null);

        for (Document document : documents) {
            // 将数据加入布隆过滤器
            bloomFilter.put(document.getId());

            // 将数据加入Redis
            String key = "Document:" + document.getId();
            redisTemplate.opsForValue().set(key, document);
        }
    }
}