什么是布隆过滤器？如何解决高并发缓存穿透问题？

拼搏现实的明天。 2022-09-08 00:28 212阅读 0赞

大家好，我是Tom哥~

日常开发中，大家经常使用缓存，但是你知道大型的互联网公司面对高并发流量，要注意缓存穿透问题吗!!!    本文会介绍布隆过滤器，空间换时间，以较低的内存空间、高效解决这个问题。

本篇文章的目录：

![a666fb52ea8c8468bff76906a7e6a77f.png][]

**1、性能不够，缓存来凑**

现在的年轻人都喜欢网购，没事就逛逛淘宝，剁剁手，买些自己喜欢的东西，释放下工作压力。

![e856035504f85fc7d6468f26dd5fab2a.png][]

> 地址：
> 
> https://detail.tmall.com/item.htm?id=628993216729

上图是一个天猫 iphone12 的`商品详情页`，id表示商品的编号

我们都知道淘宝的访问量是非常高的，为了提升系统的吞吐量，做了很多性能优化，其中非常重要一点是将信息异构到缓存中。

有句话说的好：**性能不够，缓存来凑。**

但是，使用缓存时，我们要关注一个重要问题，如果缓存没有命中怎么办？

![3402b7b510681ee16baff42018914b3c.png][]

**2、缓存没有命中，怎么办？**

![afecba6b2e70e9401d1e2e9939822c6a.png][]

*  ①我们先查询缓存，判断缓存中是否有数据
 *  ②如果有数据，直接返回
 *  ③如果缓存为空，我们需要再查一次数据库，并将数据格式异构化，然后预热到缓冲中，然后将结果返回

注意：

步骤 ③ 存在风险漏洞，如果缓存中数据不存在，压力会转嫁给数据库。假如被竞争对手利用，搞无效请求流量攻击，瞬间大量请求打到数据库中，对系统性能产生很大影响，很容易把数据库打挂，这种现象称为缓存穿透。

**3、那么如何处理缓存穿透？**

我们的思路是，缓存中能不能判断这个数据库值的存在性，如果真的不存在，直接返回，也避免一次数据库查询。

由于不存在是个`无限边界`，所以，我们采用反向策略，将存在的值建立一个高效的检索。每次缓存取值时，先走一次判空检索。

简单归纳下，这个框架的要求：

*  快速检索
 *  内存空间要非常小

经调研，我们发现`布隆过滤器`具备以上两个条件。

**4、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。

*  优点：空间效率和查询时间都远远超过一般的算法。
 *  缺点：有一定的误识别率，删除困难。

**5、布隆过滤器如何构建？**

布隆过滤器本质上是一个 n 位的二进制数组，用0和1表示。

假如我们以商品为例，有三件商品，商品编码分别为，`id1`、`id2`、`id3`

a）首先，对`id1`，进行三次哈希，并确定其在二进制数组中的位置。

![8bb6f9436ccdf9955a8350185dd87cc6.png][]

> 三次哈希，对应的二进制数组下标分别是 2、5、8，将原始数据从 0 变为 1。

b）对`id2`，进行三次哈希，并确定其在二进制数组中的位置。

![401470d132b352baf45e85367942da1d.png][]

> 三次哈希，对应的二进制数组下标分别是 2、7、98，将原始数据从 0 变为 1。

下标 2，之前已经被操作设置成 1，则本次认为是哈希冲突，不需要改动。

Hash 规则：如果在 Hash 后，原始位它是 0 的话，将其从 0 变为 1；如果本身这一位就是 1 的话，则保持不变。

**6、布隆过滤器如何使用？**

![aad43e045be413352280f24392cb2154.png][]

跟初始化的过程有点类似，当查询一件商品的缓存信息时，我们首先要判断这件商品是否存在。

*  通过三个哈希函数对商品id计算哈希值
 *  然后，在布隆数组中查找访问对应的位值，0或1
 *  判断，三个值中，只要有一个不是1，那么我们认为数据是不存在的。

注意：布隆过滤器只能精确判断数据不存在情况，对于存在我们只能说是可能，因为存在Hash冲突情况，当然这个概率非常低。

**7、如何减少布隆过滤器的误判？**

a）增加二进制位数组的长度。这样经过hash后数据会更加的离散化，出现冲突的概率会大大降低

b）增加Hash的次数，变相的增加数据特征，特征越多，冲突的概率越小

**8、布隆过滤器会不会很费内存？**

带着疑问，我们来做个实验

假设有1千万个数据，我们需要记录其是否存在。存在的话标记1，不存在标记为0。技术选型，框架采用Redis的`BitMap`存储。

数据初始化预热代码：

redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Long>() {
        @Nullable
        @Override
        public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
            connection.openPipeline();
            for (int offset = 10000000; offset >= 0; offset--) {
                boolean value = offset % 2 == 0 ? true : false;
                connection.setBit("bloom-filter-data-1".getBytes(), offset, value);
            }
            connection.closePipeline();
            return null;
        }
    });
    System.out.println("数据预热完成");

> 性能有点慢，我们也可以采用分组形式，10000个数一组，多批次提交。

![a8fe69e7313be9838f578eb059b8b19d.png][]

数据上传完了后，大小 1.19M，跟我们设想的一样。

计算公式： 10000000/8/1024/1024=1.19M

**9、Java应用中，如何使用布隆过滤器？代码实例**

Java语言的生态非常繁荣，提供了很多开箱即用的开源框架供我们使用。布隆过滤器也不例外，Java 中提供了一个 `Redisson` 的组件，它内置了布隆过滤器。

首先引入依赖包

<dependency>
        <groupId>org.redisson</groupId>
        <artifactId>redisson</artifactId>
        <version>3.11.1</version>
    </dependency>

代码示例：

/**
     * @author 微信公众号：微观技术
     */
    @Test
    public void test5() {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://172.16.67.37:6379");
        RedissonClient cient = Redisson.create(config);
        RBloomFilter<String> bloomFilter = cient.getBloomFilter("test5-bloom-filter");
        // 初始化布隆过滤器，数组长度100W，误判率 1%
        bloomFilter.tryInit(1000000L, 0.01);
        // 添加数据
        bloomFilter.add("Tom哥");
        // 判断是否存在
        System.out.println(bloomFilter.contains("微观技术"));
        System.out.println(bloomFilter.contains("Tom哥"));
    }

运行结果：

false   // 肯定不存在
    true    // 可能存在，有1%的误判率

注意：误判率设置过小，会产生更多次的 Hash 操作，降低系统的性能。通常我们的建议值是 1%

**10、布隆过滤器二进制数组，如何处理删除？**

初始化后的布隆过滤器，可以直接拿来使用了。但是如果原始数据删除了怎么办？布隆过滤器二进制数组如何维护？

直接删除不行吗？

还真不行！因为这里面有Hash冲突的可能，会导致误删。

怎么办？

方案1：开发定时任务，每隔几个小时，自动创建一个新的布隆过滤器数组，替换老的，有点`CopyOnWriteArrayList`的味道

方案2：布隆过滤器增加一个等长的数组，存储计数器，主要解决冲突问题，每次删除时对应的计数器减一，如果结果为0，更新主数组的二进制值为0

**11、布隆过滤器的应用场景**

*  本文重点介绍的，解决缓存穿透
 *  网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址
 *  反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱

[a666fb52ea8c8468bff76906a7e6a77f.png]: /images/20220829/0fffb9aa0bf9408a8a2aad54ce07c22e.png
[e856035504f85fc7d6468f26dd5fab2a.png]: /images/20220829/d1f65409d7e341c38a28606f9ba43283.png
[3402b7b510681ee16baff42018914b3c.png]: /images/20220829/3c2549b0a2f54c48b494baf8f50111da.png
[afecba6b2e70e9401d1e2e9939822c6a.png]: /images/20220829/c6dbb5feb6484a6ca8495a946ecb1e37.png
[8bb6f9436ccdf9955a8350185dd87cc6.png]: /images/20220829/5ce2163c4a7f4642bd42569ca7eb6b3b.png
[401470d132b352baf45e85367942da1d.png]: /images/20220829/cc68e05a49174137a00dd592b99eaa00.png
[aad43e045be413352280f24392cb2154.png]: /images/20220829/9ef3758409624814b7766276fb810a25.png
[a8fe69e7313be9838f578eb059b8b19d.png]: /images/20220829/ed24f30a9ac64fe18fefe1b3ab852c1f.png