面试题：Redis缓存穿透高级难度题

Question

在分布式系统中，使用Redis作为缓存，假设存在高并发读操作且可能出现缓存穿透，如何设计一个高效且线程安全的布隆过滤器方案来预防缓存穿透？请阐述具体的实现思路和关键代码片段（可使用伪代码）。

Answer 1

实现思路

1. 选择合适的布隆过滤器库：可以使用现有的开源库，如Google Guava中的BloomFilter，它提供了简单易用的接口，在Java开发中较为常用。对于其他语言也有相应的布隆过滤器实现库。
2. 确定布隆过滤器的参数：
   • 预计元素数量：根据业务预估系统可能访问的不同key的数量。
   • 误判率：根据业务容忍度设置合适的误判率，误判率越低，需要的存储空间越大。
3. 初始化布隆过滤器：在系统启动时，根据上述参数初始化布隆过滤器。
4. 缓存读写流程：
   • 写操作：当数据写入缓存时，同时将对应的key添加到布隆过滤器中。
   • 读操作：在读取缓存前，先通过布隆过滤器判断key是否可能存在。如果布隆过滤器判断不存在，则直接返回，无需查询后端数据库，从而避免缓存穿透。

关键代码片段（以Java + Guava为例）

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;

// 初始化布隆过滤器
BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(
    Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), 
    /*预计元素数量*/1000000, 
    /*误判率*/0.01); 

// 写操作
public void set(String key, String value) {
    // 将key添加到布隆过滤器
    bloomFilter.put(key); 
    // 将数据写入Redis缓存
    redisTemplate.opsForValue().set(key, value); 
}

// 读操作
public String get(String key) {
    // 通过布隆过滤器判断key是否可能存在
    if (!bloomFilter.mightContain(key)) { 
        return null;
    }
    // 从Redis缓存读取数据
    return redisTemplate.opsForValue().get(key); 
}

在其他语言中，类似地先引入布隆过滤器库，然后根据库提供的接口按照上述逻辑进行实现，如Python可以使用pybloomfiltermmap库等。