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redis中使用bloomfilter的白名單功能解決緩存穿透問題

 更新時(shí)間:2023年07月26日 11:47:09   作者:健康平安的活著  
本文主要介紹了redis中使用bloomfilter的白名單功能解決緩存穿透問題,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

一 緩存預(yù)熱

1.1 緩存預(yù)熱

將需要的數(shù)據(jù)提前緩存到緩存redis中,可以在服務(wù)啟動(dòng)時(shí)候,或者在使用前一天完成數(shù)據(jù)的同步等操作。保證后續(xù)能夠正常使用。

1.2 緩存穿透

在redis中,查詢r(jià)edis緩存數(shù)據(jù)沒有內(nèi)容,接著查詢mysql數(shù)據(jù)庫,也沒有需要的內(nèi)容,做了兩次無用的查詢。進(jìn)而造成mysql數(shù)據(jù)庫的負(fù)擔(dān),造成一系列的風(fēng)險(xiǎn)。

解決辦法:bloomfilter+白名單實(shí)現(xiàn)過濾。

1.3 白名單的作用

白名單里面有才讓允許通過,沒有的內(nèi)容則不允許通過。但是存在誤判的情況,比如bloomfilter中存在查詢的內(nèi)容且允許通過,但是并不是我們真正需要的那個(gè)內(nèi)容。

 1.4 白名單入門案例

public class WhiteList {
    public static void main(String[] args) {
        testGuavaWithBloomFilter();
    }
    public static void testGuavaWithBloomFilter()
    {
        //1 創(chuàng)建guava版布隆過濾器
        BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 100);
        //2 判斷指定的元素是否存在
        System.out.println(bloomFilter.mightContain(1));
        System.out.println(bloomFilter.mightContain(2));
        System.out.println();
        //3 講元素新增進(jìn)入bloomfilter
        bloomFilter.put(1);
        bloomFilter.put(2);
        System.out.println(bloomFilter.mightContain(1));
        System.out.println(bloomFilter.mightContain(2));
    }
}

結(jié)果:

1.5 白名單+過濾器的實(shí)現(xiàn)案例

邏輯:   guava布隆過濾器插入100萬樣本數(shù)據(jù)并額外10W測(cè)試是否存在,這10w的數(shù)據(jù)在100w的數(shù)據(jù)可能存在相同的情況,存儲(chǔ)到相同位置。比如規(guī)則為m%3,則 1,4,7放到同一個(gè)位置槽中。

 1.5.1 代碼邏輯

1.controller

@RestController
@Slf4j
public class GuvaFilter {
    @Resource
    private GuavaBloomFilterService guavaBloomFilterService;
    @ApiOperation("guava布隆過濾器插入100萬樣本數(shù)據(jù)并額外10W測(cè)試是否存在")
    @RequestMapping(value = "/guavafilter",method = RequestMethod.GET)
    public void guavaBloomFilter()
    {
        guavaBloomFilterService.guavaBloomFilter();
    }
}

2.service

@Service
@Slf4j
public class GuavaBloomFilterService
{
    //1 定義一個(gè)常量
    public static final int _1W = 10000;
    //2 定義我們guava布隆過濾器,初始容量
    public static final int SIZE = 100 * _1W;
    //3 誤判率,它越小誤判的個(gè)數(shù)也就越少(思考,是否可以是無限????沒有誤判豈不是更好)
    public static double fpp = 0.01;//0.01 0.000000000000001
    //4 創(chuàng)建guava布隆過濾器
    private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), SIZE,fpp);
    public void guavaBloomFilter()
    {
        //1 先讓bloomFilter加入100W白名單數(shù)據(jù)
        for (int i = 1; i <= SIZE  ; i++) {
            bloomFilter.put(i);
        }
        //2 故意取10W個(gè)不在合法范圍內(nèi)的數(shù)據(jù),來進(jìn)行誤判率的演示
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>(10 * _1W);
        //3 驗(yàn)證
        for (int i = SIZE+1; i <= SIZE+(10 * _1W) ; i++)
        {
            if(bloomFilter.mightContain(i))
            {
                log.info("被誤判了:{}",i);
                list.add(i);
            }
        }
        log.info("誤判總數(shù)量:{}",list.size());
    }
}

3.截圖

控制臺(tái)打印日志:

1.6 bloomfilter總結(jié)

bloomfilter作用:查詢的內(nèi)容A,一定不存在,在過濾器中查詢肯定沒有;如果存在,但是存在誤判的情況,但是誤判率很小,可以忽略。

1.7 黑名單的使用

黑名單:在黑名單的存在的內(nèi)容,就不再推薦;不存在則推薦。

應(yīng)用案例: 抖音等媒體的推薦內(nèi)容。

到此這篇關(guān)于redis中使用bloomfilter的白名單功能解決緩存穿透問題的文章就介紹到這了,更多相關(guān)redis bloomfilter解決緩存穿透內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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