Spring Boot（十七）结合Redis与布隆过滤器：有效应对缓存穿透问题1. 电商平台场景背景：电商平台是一个

1. 电商平台场景

背景：电商平台是一个在线购物系统，用户可以在平台上浏览商品、下单购买、支付等。

随着电商平台的用户量和商品量的不断增加，系统的并发访问压力也随之增大。

为了提高系统的响应速度和稳定性，电商平台通常会采用缓存技术来减少对数据库的访问次数。

目的：使用缓存的主要目的是减少数据库的查询压力，提高系统的响应速度，从而提升用户体验。

缓存技术可以有效地将热点数据存储在内存或分布式缓存中，当用户访问这些数据时，可以直接从缓存中获取，而无需查询数据库。

商品ID：商品ID是商品的唯一标识。用户通过商品ID来查询商品信息。当商品信息被缓存时，商品ID也作为缓存的键（key）来使用。

然而，有些恶意用户会利用不存在的商品ID来发起大量查询请求，这些请求会穿透缓存直接到达数据库，对数据库造成巨大压力，这就是缓存穿透问题。

布隆过滤器：布隆过滤器是一种空间效率很高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它可能会出现误判（即错误地认为元素存在），但不会漏判（即错误地认为元素不存在）。布隆过滤器非常适合用于处理缓存穿透问题，因为它可以在不查询数据库的情况下快速判断一个商品ID是否可能存在。

2. 技术细节

设置布隆过滤器：

确定布隆过滤器的大小和误判率：根据预计存储的商品ID数量和可接受的误判率来确定布隆过滤器的大小。一般来说，误判率越低，需要的空间越大。
初始化布隆过滤器：在Spring Boot应用中，可以在启动时从数据库中读取所有商品的ID，并使用这些ID初始化布隆过滤器。布隆过滤器可以存储在Redis或其他分布式缓存中以便共享。

处理缓存穿透：

查询布隆过滤器：当用户发起商品查询请求时，首先查询布隆过滤器判断商品ID是否可能存在。
缓存查询：如果布隆过滤器判断商品ID可能存在，则继续查询Redis缓存。如果缓存命中，则直接返回商品信息；如果缓存未命中，则查询数据库。
数据库查询：如果缓存未命中，则查询数据库获取商品信息。如果商品存在，则将其存入Redis缓存并返回；如果商品不存在，则返回空结果。
更新布隆过滤器：当商品信息发生变更（如新增、删除）时，需要同步更新布隆过滤器。由于布隆过滤器不支持删除操作，因此可能需要定期重建布隆过滤器或使用其他策略。

3. 具体的实现

在Spring Boot应用中结合Redis和布隆过滤器来处理缓存穿透问题。

首先，你需要一个布隆过滤器的实现。这里我们使用redisson客户端提供的RBloomFilter，它是一个Redis支持的布隆过滤器实现。

添加依赖：

在pom.xml中添加redisson依赖：

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.16.6</version>
</dependency>

配置RedissonClient：

在Spring Boot的配置类中配置RedissonClient：

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class RedissonConfig {

    @Bean(destroyMethod = "shutdown")
    public RedissonClient redisson() {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer()
              .setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        return Redisson.create(config);
    }
}

布隆过滤器的初始化和使用：

在服务类中初始化布隆过滤器，并在查询商品信息时使用它：

import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class ProductService {

    private static final String BLOOM_FILTER_NAME = "productIdsBloomFilter";
    private static final double FALSE_PROBABILITY = 0.01; // 误判率
    private static final int EXPECTED_INSERTIONS = 10000; // 预计插入的元素数量

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    public void initBloomFilter(List<Integer> productIds) {
        RBloomFilter<Integer> bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter(BLOOM_FILTER_NAME);
        // 初始化布隆过滤器
        bloomFilter.tryInit(EXPECTED_INSERTIONS, FALSE_PROBABILITY);
        // 将所有商品ID插入布隆过滤器
        for (Integer productId : productIds) {
            bloomFilter.add(productId);
        }
    }

    public Product getProductById(Integer productId) {
        // 使用布隆过滤器检查商品ID是否可能存在
        RBloomFilter<Integer> bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter(BLOOM_FILTER_NAME);
        if (!bloomFilter.contains(productId)) {
            return null; // 布隆过滤器判断不存在，直接返回null
        }
        // 以下是从缓存或数据库中获取商品信息的逻辑...
    }
}

初始化布隆过滤器：

在应用启动时，从数据库加载所有商品ID并初始化布隆过滤器：

import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class ApplicationRunner implements CommandLineRunner {

    @Autowired
    private ProductService productService;

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        // 从数据库加载所有商品ID
        List<Integer> productIds = // ... 从数据库获取所有商品ID
        // 初始化布隆过滤器
        productService.initBloomFilter(productIds);
    }
}

使用服务：

现在，当你查询商品信息时，ProductService中的getProductById方法会首先使用布隆过滤器检查商品ID是否可能存在。

请确保你的Redis服务器正在运行，并根据你的环境配置RedissonClient。这个实现是一个简单的示例，你可能需要根据你的具体需求进行调整和优化。

4. 总结

在电商平台中，使用布隆过滤器处理缓存穿透问题是一种有效且实用的方法。

通过引入布隆过滤器，可以在不查询数据库的情况下快速判断商品ID是否可能存在，从而过滤掉大量无效的查询请求，减轻数据库压力，提高系统稳定性和用户体验。

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