Redis使用元素删除的布隆过滤器来解决缓存穿透问题

Redis使用元素删除的布隆过滤器来解决缓存穿透问题

什么是缓存穿透问题？

缓存穿透指的是客户端请求一个缓存中不存在的数据，这样的请求会穿透到应用程序后端，导致后端无效查询数据库等资源，使得后端服务挂掉。

什么是布隆过滤器？

布隆过滤器（Bloom Filter）是一种快速且空间效率很高的随机数据结构，它可以用于查询一个元素是否在一个集合中。布隆过滤器的基本思想是：使用多个哈希函数将元素映射到一个位数组中的不同位置，并将这些位置设置为1。当查询一个元素时，只要检查每个哈希函数映射的位是否都为1，就可以确定元素是否存在于集合中。

使用布隆过滤器解决缓存穿透问题

使用布隆过滤器可以很好地解决缓存穿透问题，具体过程如下：

1. 在服务启动的时候，将缓存中所有数据的 key 值都添加到布隆过滤器里面。

2. 当从客户端请求一个数据的时候，先利用布隆过滤器来判断请求的 key 是否存在于缓存中，如果不存在，则直接返回空。

3. 如果布隆过滤器返回的结果是存在于缓存中，那么就根据 key 值在缓存中查找数据，如果缓存中没有数据，则说明查询的数据不存在，直接返回空。

4. 如果查询到了缓存中的数据，则直接返回。

5. 当缓存中的数据被修改或者删除时，要同步更新布隆过滤器。

布隆过滤器使用的示例

安装redis-py

pip install redis

创建一个布隆过滤器

import redis
from redis_bloom_filter import BloomFilter

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
bf = BloomFilter(r, key='test_bloomfilter', capacity=10000, error_rate=0.001)

上面的代码中，先创建了一个 Redis 客户端，并传递给布隆过滤器，然后指定了布隆过滤器的 key、容量以及错误率。

查询过程的示例

# 假设某个客户端请求的 key 为 1001
if not bf.contains('1001'):
    return None

# 如果布隆过滤器返回 True，则客户端请求的数据可能存在于缓存中
# 如果返回 False，则说明请求的数据一定不存在于缓存中

这样的查询过程可以极大地减少后端查询数据库的压力，并避免由于缓存穿透问题导致的后端服务崩溃。

更新布隆过滤器的示例

当访问数据库修改或删除缓存中的数据时，需要同步更新布隆过滤器。

# 假设要删除 key 为 1001 的数据
r.delete('1001')
bf.delete('1001')

这样在之后的查询过程中，再使用这个已经删除的 key 进行查询时，就会返回 False，从而避免了缓存穿透问题。

总结

使用布隆过滤器可以高效解决缓存穿透问题，并能避免因此而导致的后端服务压力过大或崩溃。需要注意的是，当缓存中的数据变化时，同步更新布隆过滤器非常重要。