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Spring Boot集成Redisson布隆过滤器案例
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Spring Boot集成Redisson布隆过滤器案例
原创
splendor孙 2023-06-10 00:38:05 ©著作权 文章标签 spring boot 后端 redis spring 布隆过滤器 文章分类 HarmonyOS 后端开发 ©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者splendor孙的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任 1 什么是布隆过滤器布隆过滤器实际上是一个非常长的二进制向量(bitmap)和一系列随机哈希函数。 那什么又叫哈希函数呢？ 哈希函数指将哈希表中元素的关键键值通过一定的函数关系映射为元素存储位置的函数。（HashMap源码）布隆过滤器的优点： 布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数Hash函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势布隆过滤器可以表示全集，其它任何数据结构都不能布隆过滤器的缺点： 有一定的误判率（常见的弥补措施是：建立一个小的白名单，存储那些可能被误判的元素。但是如果元素数量太少，使用散列表足矣。）一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素。（）2 布隆过滤器的作用布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中，常用于解决如下问题： 解决Redis缓存穿透邮件过滤，使用布隆过滤器来做邮件黑名单过滤解决视频推荐过的不再推荐3 布隆过滤器的基本原理首先，建立一个二进制向量，并将所有位设置为0。然后，选定K个散列函数，用于对元素进行K次散列，计算向量的位下标。添加元素：当添加一个元素到集合中时，通过K个散列函数分别作用于元素，生成K个值作为下标，并将向量的相应位设置为1。检查元素：如果要检查一个元素是否存在集合中，用同样的散列方法，生成K个下标，并检查向量的相应位是否全部是1。如果全为1，则该元素很可能在集合中；否则（只要有1个或以上的位为0），该元素肯定不在集合中。
不再需要spring-boot-starter-data-redis依赖，但是都添加也不会报错 org.redisson redisson-spring-boot-starter 3.17.0 4.2 配置ymlspring: datasource: username: xx password: xxxxxx driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=CTT cache: type: redis redis: database: 0 port: 6379 # Redis服务器连接端口 host: localhost # Redis服务器地址 password: xxxxxx # Redis服务器连接密码（默认为空） timeout: 5000 # 超时时间 4.3 配置RedissonConfigimport com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect; import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.redisson.Redisson; import org.redisson.api.RedissonClient; import org.redisson.config.Config; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.cache.CacheManager; import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration; import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext; import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer; import java.time.Duration; import java.util.Random; @EnableCaching @Configuration public class RedissonConfig { @Value("${spring.redis.host}") private String host; @Value("${spring.redis.port}") private String port; @Value("${spring.redis.password}") private String password; @Bean(destroyMethod = "shutdown") // bean销毁时关闭Redisson实例，但不关闭Redis服务 public RedissonClient redisson() { //创建配置 Config config = new Config(); /** * 连接哨兵：config.useSentinelServers().setMasterName("myMaster").addSentinelAddress() * 连接集群： config.useClusterServers().addNodeAddress() */ config.useSingleServer() .setAddress("redis://" + host + ":" + port) .setPassword(password) .setTimeout(5000); //根据config创建出RedissonClient实例 return Redisson.create(config); } @Bean public CacheManager RedisCacheManager(RedisConnectionFactory factory) { RedisSerializer redisSerializer = new StringRedisSerializer(); Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); // 解决查询缓存转换异常的问题 ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); /** * 新版本中om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL)已经被废弃 * 建议替换为om.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL) */ om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); // 配置序列化解决乱码的问题 RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() // 设置缓存过期时间 为解决缓存雪崩,所以将过期时间加随机值 .entryTtl(Duration.ofSeconds(60 * 60 + new Random().nextInt(60 * 10))) // 设置key的序列化方式 .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer)) // 设置value的序列化方式 .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer)); // .disableCachingNullValues(); //为防止缓存击穿，所以允许缓存null值 RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory) .cacheDefaults(config) // 启用RedisCache以将缓存 put/evict 操作与正在进行的 Spring 管理的事务同步 .transactionAware() .build(); return cacheManager; } }4.4 工具类BloomFilterUtilimport org.redisson.api.RBloomFilter; import org.redisson.api.RedissonClient; import org.springframework.stereotype.Component; import javax.annotation.Resource; @Component public class BloomFilterUtil { @Resource private RedissonClient redissonClient; /** * 创建布隆过滤器 * * @param filterName 过滤器名称 * @param expectedInsertions 预测插入数量 * @param falsePositiveRate 误判率 */ public RBloomFilter create(String filterName, long expectedInsertions, double falsePositiveRate) { RBloomFilter bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter(filterName); bloomFilter.tryInit(expectedInsertions, falsePositiveRate); return bloomFilter; } } 4.5 编写service实现层其它层正常编写即可，与之前并无差 import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl; import com.company.springboot.entity.User; import com.company.springboot.mapper.UserMapper; import com.company.springboot.service.UserService; import com.company.springboot.util.BloomFilterUtil; import org.redisson.api.RBloomFilter; import org.redisson.api.RedissonClient; import org.redisson.client.codec.StringCodec; import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict; import org.springframework.cache.annotation.CachePut; import org.springframework.cache.annotation.Cacheable; import org.springframework.stereotype.Service; import javax.annotation.PostConstruct; import javax.annotation.Resource; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.concurrent.TimeUnit; @Service public class UserServiceImpl extends ServiceImpl implements UserService { // 预期插入数量 static long expectedInsertions = 200L; // 误判率 static double falseProbability = 0.01; // 非法请求所返回的JSON static String illegalJson = "[\"com.company.springboot.entity.User\",{\"id\":null,\"userName\":\"null\",\"sex\":null,\"age\":null}]"; private RBloomFilter bloomFilter = null; @Resource private BloomFilterUtil bloomFilterUtil; @Resource private RedissonClient redissonClient; @Resource private UserMapper userMapper; @PostConstruct // 项目启动的时候执行该方法，也可以理解为在spring容器初始化的时候执行该方法 public void init() { // 启动项目时初始化bloomFilter List userList = this.list(); bloomFilter = bloomFilterUtil.create("idWhiteList", expectedInsertions, falseProbability); for (User user : userList) { bloomFilter.add(user.getId()); } } @Cacheable(cacheNames = "user", key = "#id", unless = "#result==null") public User findById(Long id) { // bloomFilter中不存在该key,为非法访问 if (!bloomFilter.contains(id)) { System.out.println("所要查询的数据既不在缓存中，也不在数据库中，为非法key"); /** * 设置unless = "#result==null"并在非法访问的时候返回null的目的是不将该次查询返回的null使用 * RedissonConfig-->RedisCacheManager-->RedisCacheConfiguration-->entryTtl设置的过期时间存入缓存。 * * 因为那段时间太长了，在那段时间内可能该非法key又添加到bloomFilter，比如之前不存在id为1234567的用户， * 在那段时间可能刚好id为1234567的用户完成注册，使该key成为合法key。 * * 所以我们需要在缓存中添加一个可容忍的短期过期的null或者是其它自定义的值,使得短时间内直接读取缓存中的该值。 * * 因为Spring Cache本身无法缓存null，因此选择设置为一个其中所有值均为null的JSON， */ redissonClient.getBucket("user::" + id, new StringCodec()).set(illegalJson, new Random().nextInt(200) + 300, TimeUnit.SECONDS); return null; } // 不是非法访问，可以访问数据库 System.out.println("数据库中得到数据*****"); return userMapper.selectById(id); } // 先执行方法体中的代码，成功执行之后删除缓存 @CacheEvict(cacheNames = "user", key = "#id") public boolean delete(Long id) { // 删除数据库中具有的数据,就算此key从此之后不再出现，也不能从布隆过滤器删除 return userMapper.deleteById(id) == 1; } // 如果缓存中先前存在，则更新缓存;如果不存在，则将方法的返回值存入缓存 @CachePut(cacheNames = "user", key = "#user.id") public User update(User user) { userMapper.updateById(user); // 新生成key的加入布隆过滤器，此key从此合法,因为该更新方法并不更新id,所以也不会产生新的合法的key bloomFilter.add(user.getId()); return user; } @CachePut(cacheNames = "user", key = "#user.id") public User insert(User user) { userMapper.insert(user); // 新生成key的加入布隆过滤器，此key从此合法 bloomFilter.add(user.getId()); return user; } } 赞 收藏 评论 分享 举报上一篇：账户中心四个账户设计案例 |
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