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RedissonConfig 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。