秒杀缓存穿透，提高性能

后端

2023-07-16 14:17:16

缓存穿透：当缓存成为烦恼

在大型高并发应用中，我们经常会遇到这样的场景：某些数据经常被读取，但极少被更新。为了提升读取效率，我们迫切希望将这些数据缓存起来，以备下次读取时直接从缓存中获取。经过一番尝试，系统性能果然得到了明显提升。

然而，我们可能忽视了一个潜在的隐患——缓存穿透 。

所谓缓存穿透，是指不存在于缓存和数据库中的数据被频繁请求，导致缓存命中率极低，每一次请求都直接透传到数据库。当这种请求过于频繁时，数据库不堪重负，便可能发生宕机。

布隆过滤器：缓存空值的利器

为了解决缓存穿透问题，一种常用的技术是使用布隆过滤器 。布隆过滤器是一种非常高效的空间节省型数据结构，它可以快速判断一个元素是否在某个集合中，即使集合中不存在该元素，布隆过滤器也能以极高的概率返回正确的结果。

在SpringBoot应用中，我们可以利用布隆过滤器来缓存空值。当请求一个不存在的数据时，布隆过滤器直接判断出该数据不存在，从而避免对数据库进行查询。

示例代码

@SpringBootApplication
public class Application {

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

    @Bean
    public RedisTemplate<String, String> redisTemplate() {
        RedisTemplate<String, String> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(jedisConnectionFactory());
        return redisTemplate;
    }

    @Bean
    public JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory() {
        JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory();
        jedisConnectionFactory.setHostName("localhost");
        jedisConnectionFactory.setPort(6379);
        return jedisConnectionFactory;
    }

    @Bean
    public BloomFilter<String> bloomFilter() {
        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnel.create(), 10000, 0.01);
        return bloomFilter;
    }

    @PostMapping("/test")
    public String test(@RequestBody String key) {
        if (bloomFilter().mightContain(key)) {
            return "key不存在";
        } else {
            String value = redisTemplate().opsForValue().get(key);
            if (value == null) {
                bloomFilter().put(key);
                return "key不存在";
            } else {
                return value;
            }
        }
    }
}