Java代码示例：使用布隆过滤器解决redis缓存穿透问题

野性酷女 2024-02-18 11:57 39阅读 0赞

当遇到 Redis 缓存穿透问题时，可以使用布隆过滤器（Bloom Filter）来过滤无效的查询，从而减轻对底层数据源的压力。布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于快速判断某个元素是否存在于集合中。以下是一个简单的 Java 代码示例，演示了如何使用布隆过滤器来解决 Redis 缓存穿透问题：

import com.google.common.hash.BloomFilter;
    import com.google.common.hash.Funnels;
    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    import java.nio.charset.StandardCharsets;
    
    public class RedisCachePenetrationExample {
        
        private static final int EXPECTED_ELEMENTS = 1000; // 预期元素数量
        private static final double FALSE_POSITIVE_RATE = 0.01; // 误判率
    
        private static Jedis jedis;
        private static BloomFilter<String> bloomFilter;
    
        public static void main(String[] args) {
        
            // 假设已经建立了缓存客户端连接
    
            // 初始化布隆过滤器
            bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(StandardCharsets.UTF_8), EXPECTED_ELEMENTS, FALSE_POSITIVE_RATE);
    
            // 模拟查询
            String key = "invalid_key";
    
            // 先检查布隆过滤器
            if (!bloomFilter.mightContain(key)) {
        
                // 缓存中不存在该数据
                // 查询底层数据源
                String value = fetchDataFromDataSource(key);
    
                if (value != null) {
        
                    // 将数据存入缓存
                    jedis.set(key, value);
    
                    // 将键添加到布隆过滤器中
                    bloomFilter.put(key);
                } else {
        
                    // 数据不存在
                    // 可以缓存一个空值或设置一个较短的过期时间
                    jedis.setex(key, 300, "");
                }
            }
    
            // 从缓存中获取数据
            String cachedValue = jedis.get(key);
            System.out.println("Cached Value: " + cachedValue);
        }
    
        private static String fetchDataFromDataSource(String key) {
        
            // 模拟从底层数据源获取数据的操作
            // ...
            return null; // 返回null表示数据不存在
        }
    }

在上述示例中，我们使用了 Google Guava 库提供的布隆过滤器实现。首先，我们初始化了一个布隆过滤器，并设置了预期元素数量和误判率。然后，在进行查询之前，先检查布隆过滤器，如果布隆过滤器认为该键不存在，那么我们再去查询缓存或底层数据源。如果底层数据源返回了有效的数据，我们将数据存入缓存，并将键添加到布隆过滤器中。如果底层数据源返回的是null，表示数据不存在，我们可以选择缓存一个空值或设置一个较短的过期时间。

通过布隆过滤器的使用，我们可以在查询之前快速过滤掉无效的键，避免了对底层数据源的不必要查询，从而解决了 Redis 缓存穿透问题。

请注意，以上示例仅为演示目的，实际应用中可能需要根据具体情况调整布隆过滤器的参数，并结合实际业务逻辑进行实现。此外，布隆过滤器是一种概率型数据结构，存在一定的误判率，因此需要根据业务需求权衡准确性和资源消耗。