浅析python实现布隆过滤器及Redis中的缓存穿透原理

什么是布隆过滤器

布隆过滤器是一种用于快速判断一个元素是否存在于一个集合中的数据结构。它使用一定数量的位数组和几个Hash函数来实现。

Python实现布隆过滤器

Python中实现布隆过滤器可以使用Bitarray库，该库提供了高效的位数组操作。

实现步骤如下：

1. 安装依赖库bitarray

bitarray是一个纯Python库，使用pip命令进行安装即可：

pip install bitarray

2. 初始化Bitarray对象

Bitarray对象可以用来记录元素是否出现过。初始化时传递一个Bitarray对象：

from bitarray import bitarray

class BloomFilter:
    def __init__(self, n, p):
        self.m = int((n * math.log(p)) / math.log(1.0 / (2 ** math.log(2))))
        self.k = int(math.log(2) * self.m / n)
        self.bit_array = bitarray(self.m)
        self.bit_array.setall(0)

    def get_index(self, key):
        return hash(key) % self.m

    def add(self, key):
        for i in range(self.k):
            index = self.get_index(str(i) + key)
            self.bit_array[index] = 1

    def is_exist(self, key):
        for i in range(self.k):
            index = self.get_index(str(i) + key)
            if self.bit_array[index] == 0:
                return False
        return True

在初始化BloomFilter对象时，传递需要存储的元素个数n和误差率p。Bitarray对象的长度m和哈希函数个数k会根据n和p计算出来。初始化时，将Bitarray对象的所有位都设为0。

3. 对元素进行添加和判断

使用add方法向布隆过滤器中添加元素，使用is_exist方法判断是否存在。

bloom_filter = BloomFilter(10000, 0.001)
bloom_filter.add("hello")
result = bloom_filter.is_exist("hello") # true
result = bloom_filter.is_exist("world") # false

Redis缓存穿透原理

Redis缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而对这个数据不断发起请求，使得每次请求都到数据库中查询，导致数据库瞬间压力过大。

1. 解决办法

一种简单的解决方法是在缓存中添加一个标记，表示该数据不存在，这样在下次缓存更新时，如果发现该标记存在，就不会去访问数据库。

2. 处理方法示例

import redis

CACHE_MISS_LABEL = "cache_miss"

def get_data_from_cache_or_db(key):
    result = redis.get(key)
    if result is None:
        # 解决方案一：添加标记缓存未命中
        redis.setex(key, CACHE_MISS_LABEL, 60)
        return get_data_from_db(key)
    elif result == CACHE_MISS_LABEL:
        return None
    else:
        return result

在获取某个键对应的数据时，先在缓存中查找。如果查询结果存在，直接返回。如果不存在，将标记设置为CACHE_MISS_LABEL，并返回None。如果下一次同样查询的结果还是CACHE_MISS_LABEL，说明该数据不存在，不需要访问数据库。