使用Redisson的布隆过滤器解决缓存穿透问题

使用Redisson实现缓存穿透的布隆过滤器示例

以下是一个使用Redisson库的RBloomFilter来解决缓存穿透问题的Java代码示例。在这个示例中，我们会通过布隆过滤器预先过滤无效的请求，以减少对数据库的压力。

代码示例

首先，确保在项目中引入Redisson依赖（在pom.xml中）：

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.16.0</version> <!-- 确保使用最新版本 -->
</dependency>

接下来，编写代码：

import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.config.Config;

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class BloomFilterExample {
    private static RedissonClient redisson;
    private static RBloomFilter<String> bloomFilter;

    // 模拟数据库
    private static ConcurrentHashMap<String, String> database = new ConcurrentHashMap<>();

    static {
        // 初始化Redisson
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        redisson = Redisson.create(config);

        // 创建布隆过滤器
        bloomFilter = redisson.getBloomFilter("myBloomFilter");
        bloomFilter.tryInit(1000000, 0.03); // 初始化布隆过滤器：预计插入100万条数据，误判率0.03%

        // 模拟数据库数据
        database.put("user:1", "John");
        database.put("user:2", "Jane");

        // 将存在的用户ID加入布隆过滤器
        bloomFilter.add("user:1");
        bloomFilter.add("user:2");
    }

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(getUserData("user:1")); // 从数据库获取
        System.out.println(getUserData("user:3")); // 触发布隆过滤器
    }

    public static String getUserData(String userId) {
        // 检查布隆过滤器
        if (!bloomFilter.contains(userId)) {
            return "Invalid Request (User does not exist)";
        }

        // 模拟数据库查询
        String userData = database.get(userId);
        if (userData != null) {
            return "User Data: " + userData;
        } else {
            return "User Data Not Found";
        }
    }
}

代码说明

1. RedissonClient 初始化：

   • 使用Redisson.create(config)创建Redisson客户端，连接到Redis服务器。

2. RBloomFilter 创建与初始化：

   • 使用redisson.getBloomFilter("myBloomFilter")获取布隆过滤器实例，并通过tryInit方法初始化。这里设置预计插入100万条数据和误判率为3%。

3. 数据库模拟：

   • 使用ConcurrentHashMap模拟数据库，并添加一些用户数据。

4. 布隆过滤器使用：

   • 在getUserData方法中，首先检查布隆过滤器。如果用户ID不在过滤器中，则直接返回无效请求。
   • 如果ID存在，则从模拟的数据库中查询相应的数据。

运行结果示例

User Data: John
Invalid Request (User does not exist)

总结

通过使用Redisson的RBloomFilter，我们有效地避免了无效请求对数据库的冲击。这种方法非常适合于高并发场景下的缓存穿透问题，确保了系统的稳定性和性能。