分布式缓存击穿（布隆过滤器 Bloom Filter）

通常情况下，缓存是加速系统响应的一种途径，通常情况下只有系统的部分数据。当请求了缓存中没有的数据时，这时候就会回源到DB里面。此时如果黑客故意对上面数据发起大量请求，则DB有可能会挂掉，这就是缓存击穿。当然缓存挂掉的话，正常的用户请求也有可能造成缓存击穿的效果。

在这里插入图片描述

缓存中无值（未宕机）

互斥锁

我们最先想到的应该是加锁获取缓存。也就是当获取的value值为空时（

这里的空表示缓存过期

），先加锁，然后从数据库加载并放入缓存，最后释放锁。如果其他线程获取锁失败，则睡眠一段时间后重试。下面使用Redis的setnx来实现分布式锁，如下所示：

String get(String key) {
    String value = redis.get(key);  
    if (value  == null) {  
        if (redis.setnx(key_mutex, "1")) {  
            // 3 min timeout to avoid mutex holder crash  
            redis.expire(key_mutex, 3 * 60)  
            value = db.get(key);  
            redis.set(key, value);  
            redis.delete(key_mutex);  
        } else {  
            //其他线程休息50毫秒后重试  
            Thread.sleep(50);
            get(key);
        }
    }  
}

缓存永不过期

缓存永不过期的意思是：真正的缓存过期时间不有Redis控制，而是由程序代码控制。当获取数据时发现数据超时时，就需要发起一个异步请求去加载数据。这种策略的有点就是不会产生死锁等现象，但是有可能会造成缓存不一致的现象，但是笔者看来一般情况下都是可以适用的。

String get(final String key) {
    V v = redis.get(key);
    String value = v.getValue();
    long timeout = v.getTimeout();
    if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) {
        // 异步更新后台异常执行
        threadPool.execute(new Runnable() {
            public void run() {
                String keyMutex = "mutex:" + key;
                if (redis.setnx(keyMutex, "1")) {
                    // 3 min timeout to avoid mutex holder crash
                    redis.expire(keyMutex, 3 * 60);
                    String dbValue = db.get(key);
                    redis.set(key, dbValue);
                    redis.delete(keyMutex);
                }
            }
        });
    }
    return value;
}

缓存宕机

上面说到的场景是缓存依旧有效的，当Redis挂掉时，这个时候如何来应对大量的回源请求呢？先来说一种简单的方式：白名单。

白名单

白名单顾名思义就是：在缓存宕机之前的一段时间里，会将请求的数据在系统中的有无，记录在一个Map中。当缓存宕机后，首先在Map中判断是否含有数据，有则回源DB，没有的话就直接返回结果。

这种方式实现起来比较简单（Demo就不提供了），但是占用的内存空间比较庞大。如一个value是10字节，那么要存储大小为1亿的Map时，其所需的内存大小大约是：10 * 2 * 10e8 = 2G（假设Map的利用率为50%）。由此可见其对于一种类型的数据判断就需要一个 2G 的Map去操作，这种方式就不可行了。

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远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为：O(n), O(log n), O(n/k)。

布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个Hash函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。

在这里插入图片描述

代码实现

在实际应用当中，我们不需要自己去实现BloomFilter。可以使用Guava提供的相关类库即可。

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>25.1-jre</version>
</dependency>

判断一个元素是否在集合中

public class Test1 {

    private static int size = 1000000;

    private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size);

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            bloomFilter.put(i);
        }

        long startTime = System.nanoTime(); // 获取开始时间
        //判断这一百万个数中是否包含29999这个数
        if (bloomFilter.mightContain(29999)) {
            System.out.println("命中了");
        }
        long endTime = System.nanoTime();   // 获取结束时间
        System.out.println("程序运行时间： " + (endTime - startTime) + "纳秒");
    }

}

运行结果如下：

命中了
程序运行时间： 441616纳秒

自定义错误率

public class Test3 {

    private static int size = 1000000;

    private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size, 0.01);

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            bloomFilter.put(i);
        }
        List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(1000);
        // 故意取10000个不在过滤器里的值，看看有多少个会被认为在过滤器里
        for (int i = size + 10000; i < size + 20000; i++) {
            if (bloomFilter.mightContain(i)) {
                list.add(i);
            }
        }
        System.out.println("误判的数量：" + list.size());
    }

}