过滤解决Redis缓存穿透问题的布隆过滤器（redis缓存穿透 布隆）

过滤解决Redis缓存穿透问题的布隆过滤器

Redis缓存穿透是一种高并发场景下的比较常见的问题，特别是在一些存在安全漏洞的接口中容易出现请求被恶意攻击的情况，造成请求过多，未命中缓存的情况，导致缓存穿透。

解决Redis缓存穿透的问题，除了提高Redis存储时的命中率之外，还可以使用布隆过滤器过滤不存在的请求，从而缩减缓存层与存储层之间的请求传递频率，提高系统性能。

布隆过滤器是一种高效的数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中，其实现原理是通过使用多个哈希算法对元素进行哈希运算，并将哈希结果保存在一个位向量(bit-vector)中，根据位向量中的数值判断元素是否存在。

以下是简单的Python实现：

“`python

import hashlib

class BloomFilter:

def __init__(self, capacity, error_rate=0.001):

self.capacity = capacity

self.error_rate = error_rate

self.bit_array = [False] * capacity

self.hash_count = self.get_hash_count()

def add(self, value):

for seed in range(self.hash_count):

result = self.get_hash(seed, value)

self.bit_array[result] = True

def contns(self, value):

for seed in range(self.hash_count):

result = self.get_hash(seed, value)

if not self.bit_array[result]:

return False

return True

def get_hash(self, seed, value):

md5 = hashlib.md5()

md5.update((str(seed) + str(value)).encode(‘utf-8’))

return int(md5.hexdigest(), 16) % self.capacity

def get_hash_count(self):

return int(round((self.capacity * abs(math.log(self.error_rate))) / (math.log(2) ** 2)))

在使用布隆过滤器解决Redis缓存穿透问题时，可以先将需要缓存的数据的key进行哈希运算，并存储在布隆过滤器的位向量中，在实际请求时，在布隆过滤器中判断请求的key是否存在，如果存在，则继续访问Redis进行数据获取操作，如果不存在，直接返回空值，避免请求传递到存储层。

以下是一个简单的Python实现：

```python
import redis
from BloomFilter import BloomFilter

class Cache:
    def __init__(self):
        self.redis = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
        self.bf = BloomFilter(1000000)
    def get(self, key):
        if self.bf.contns(key):
            value = self.redis.get(key)
            if value:
                return value.decode('utf-8')
            return None
        return None

    def set(self, key, value):
        self.redis.set(key, value)
        self.bf.add(key)

cache = Cache()
cache.set('key', 'value')
cache.get('key')

以上代码仅为示例，具体实现方式需要根据系统实际情况进行调整。通过布隆过滤器过滤不存在的请求，可以有效地降低Redis缓存层与存储层之间的请求传递频率，提高系统性能，减少资源的消耗。