标签：缓存 String 滤器布隆 final static 过滤器 BloomFilter public

布隆过滤器

1、布隆过滤器原理

1.1 什么是布隆过滤器

布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

主要用于判断一个元素是否在一个集合中，0代表不存在某个数据，1代表存在某个数据。

总结： 一个元素一定不存在或者可能存在！存在一定的误判率{通过代码调节}

1.2 使用场景

大数据量的时候, 判断一个元素是否在一个集合中。解决缓存穿透问题

1.3 原理

存入过程

布隆过滤器上面说了，就是一个二进制数据的集合。当一个数据加入这个集合时，经历如下：

通过K个哈希函数计算该数据，返回K个计算出的hash值
这些K个hash值映射到对应的K个二进制的数组下标
将K个下标对应的二进制数据改成1。

例如，第一个哈希函数返回x，第二个第三个哈希函数返回y与z，那么： X、Y、Z对应的二进制改成1。

如图所示：

查询过程

布隆过滤器主要作用就是查询一个数据，在不在这个二进制的集合中，查询过程如下：

1、通过K个哈希函数计算该数据，对应计算出的K个hash值

2、通过hash值找到对应的二进制的数组下标

3、判断：如果存在一处位置的二进制数据是0，那么该数据不存在。如果都是1，该数据存在集合中。

1.4 布隆过滤器的优缺点

优点

由于存储的是二进制数据，所以占用的空间很小
它的插入和查询速度是非常快的，时间复杂度是O（K），空间复杂度：O (M)。

K: 是哈希函数的个数

M: 是二进制位的个数

保密性很好，因为本身不存储任何原始数据，只有二进制数据

缺点：

添加数据是通过计算数据的hash值，那么很有可能存在这种情况：两个不同的数据计算得到相同的hash值。

例如图中的“张三”和“张三丰”，假如最终算出hash值相同，那么他们会将同一个下标的二进制数据改为1。

这个时候，你就不知道下标为1的二进制，到底是代表“张三”还是“张三丰”。

由此得出以下缺点：

1、存在误判

假如上面的图没有存 “张三”，只存了 “张三丰”，那么用"张三"来查询的时候，会判断"张三"存在集合中。

因为“张三”和“张三丰”的hash值是相同的，通过相同的hash值，找到的二进制数据也是一样的，都是1。

误判率：

受三个因素影响：二进制位的个数m, 哈希函数的个数k, 数据规模n (添加到布隆过滤器中的数据)

已知误判率p, 数据规模n, 求二进制的个数m，哈希函数的个数k {m,k 程序会自动计算，你只需要告诉我数据规模，误判率就可以了}

ln: 自然对数是以常数e为底数的对数，记作lnN（N>0）。在物理学，生物学等自然科学中有重要的意义，一般表示方法为lnx。数学中也常见以logx表示自然对数。

2、删除困难

还是用上面的举例，因为“张三”和“张三丰”的hash值相同，对应的数组下标也是一样的。

如果你想去删除“张三”，将下标为1里的二进制数据，由1改成了0。

那么你是不是连“张三丰”都一起删了。

2、实现方式

2.1 初始化skuId的布隆过滤器

我在service-product模块中操作

2.1.1 RedisConst常量类

public class RedisConst {

    public static final String SKUKEY_PREFIX = "sku:";
    public static final String SKUKEY_SUFFIX = ":info";
    //单位：秒
    public static final long SKUKEY_TIMEOUT = 24 * 60 * 60;
    // 定义变量，记录空对象的缓存过期时间
    public static final long SKUKEY_TEMPORARY_TIMEOUT = 10 * 60;

    //单位：秒 尝试获取锁的最大等待时间
    public static final long SKULOCK_EXPIRE_PX1 = 100;
    //单位：秒 锁的持有时间
    public static final long SKULOCK_EXPIRE_PX2 = 10;
    public static final String SKULOCK_SUFFIX = ":lock";

    public static final String USER_KEY_PREFIX = "user:";
    public static final String USER_CART_KEY_SUFFIX = ":cart";
    public static final long USER_CART_EXPIRE = 60 * 60 * 24 * 30;

    //用户登录
    public static final String USER_LOGIN_KEY_PREFIX = "user:login:";
    //    public static final String userinfoKey_suffix = ":info";
    public static final int USERKEY_TIMEOUT = 60 * 60 * 24 * 7;

    //秒杀商品前缀
    public static final String SECKILL_GOODS = "seckill:goods";
    public static final String SECKILL_ORDERS = "seckill:orders";
    public static final String SECKILL_ORDERS_USERS = "seckill:orders:users";
    public static final String SECKILL_STOCK_PREFIX = "seckill:stock:";
    public static final String SECKILL_USER = "seckill:user:";
    //用户锁定时间 单位：秒
    public static final int SECKILL__TIMEOUT = 60 * 60 * 1;

    //  布隆过滤器使用！
    public static final String SKU_BLOOM_FILTER="sku:bloom:filter";
}
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536

2.1.2 修改启动类

@SpringBootApplication
@ComponentScan({"com.atguigu.gmall"})
@EnableDiscoveryClient
public class ServiceProductApplication implements CommandLineRunner {

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceProductApplication.class,args);
    }

    //初始化布隆过滤器
    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        //获取布隆过滤器
        RBloomFilter<Object> bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter(RedisConst.SKU_BLOOM_FILTER);
        //初始化布隆过滤器：计算元素的数量 比如预计有多少个sku
        bloomFilter.tryInit(10001,0.001);
    }
}
123456789101112131415161718192021

2.2 给商品详情页添加布隆过滤器

1、查看商品详情页添加布隆过滤器

操作模块：service-item

更改ItemserviceImpl.item方法

2、添加商品sku加入布隆过滤器数据

操作模块：service-product

更改ManageServiceImpl.saveSkuInfo方法

这样就避免了别人用一个不存在的key去疯狂攻击我们的缓存数据库。

我们在分布式锁中将查询结果是null的也进行缓存，但是如果有人用随机数去疯狂请求我们的接口，那我们的Redis可能会扛不住，所以在这里用布隆过滤器，只需要在初始化的时候，指定我们存储数据的数据量和可以承受的误判率即可。

布隆过滤器指导有哪些数据，这样别人使用随机数攻击的时候直接就给他返回，不用再去查Redis了。

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From： https://www.cnblogs.com/deyo/p/17561958.html

防缓存穿透利器-布隆滤器(BloomFilter)