（七十八)springcloud+springboot+uniapp+vue b2b2c 分布式微服务电子商务商城之Spring Cloud集成Spring Data
内容导读
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内容图文
缓存可以说是我们对数据库的一道保护墙，缓存穿透就是冲破了我们的保护墙，每个缓存都有一个缓存的 Key，当相同的 Key 过来时，我们就直接取缓存中的数据返回给调用方，而不用去查询数据库，如果调用方传来的永远都是我们缓存中不存在的 Key，这样每次都需要去数据库中查询一次，就会导致数据库压力增大，这样缓存就失去意义了，这就是所谓的缓存穿透。
缓存穿透的危害
我们已经了解了什么是缓存穿透，其危害显而易见，当大量的请求过来时，首先会从缓存中去寻找数据，当缓存中没有对应的数据时又转到了数据库中去寻找，瞬时数据库的压力会很大，相当于没有用到缓存，同时还增加了去缓存中查找数据的时间。
解决方案
缓存穿透有几种解决方案：
1）如果查询数据库也为空的时候，把这个 key 缓存起来，这样在下次请求过来的时候就可以走缓存了。当然这种方案有个弊端，那就是请求过来的 key 必须大部分相同，如果受到攻击的话，每次的 key 肯定不是固定的，只要不固定 key，这个方案就没用。
2）可以用缓存 key 的规则来做一些限制，当然这种只适合特定的使用场景，比如我们查询商品信息，我们把商品信息存储在 Mongodb 中，Mongodb 有一个 _id 是自动生成的，它有一定的生成规则，如果是直接根据 id 查询商品，在查询之前我们可以对这个 id 做认证，看是不是符合规范，当不符合的时候就直接返回默认的值，既不用去缓存中查询，也不用操作数据库了。这种方案可以解决一部分问题，使用场景比较少。
3）利用布隆过滤器来实现对缓存 key 的检验，需要将所有可能缓存的数据 Hash 到一个足够大的 BitSet 中，在缓存之前先从布隆过滤器中判断这个 key 是否存在，然后做对应的操作。
布隆过滤器介绍
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且删除困难。
布隆过滤器的使用场景比较多，比如我们现在讲的防止缓存穿透、垃圾邮件的检测等。Google chrome 浏览器使用 Bloom Filter 识别恶意链接，Goolge 在 BigTable 中也使用 Bloom Filter 以避免在硬盘中寻找不存在的条目。我公司使用布隆过滤器来对爬虫抓取的 Url 进行重复检查等。
代码示例
不得不说 Google Guava 真是一个万能的库，很多东西都封装好了，Bloom Filter 也有封装好的实现，我们直接使用即可。
下面我们通过一个小案例来看看 BloomFilter 怎么使用，代码如下所示。
public static void main(String[] args) {
// 总数量
int total = 1000000;
BloomFilter<String> bf = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), total);
// 初始化 10000 条数据到过滤器中
for (int i = 0; i < total; i++) {
bf.put("" + i);
}
// 判断值是否存在过滤器中
int count = 0;
for (int i = 0; i < total + 10000; i++) {
if (bf.mightContain("" + i)) {
count++;
}
}
System.out.println("匹配数量 " + count);
}
通过 BloomFilter.create 创建一个布隆过滤器，初始化 1000000 条数据到过滤器中，然后在初始化数据的基础上加上 10000 条，分别去过滤器中检查是否存在，按照正常的逻辑来说，匹配的数量肯定是 1000000，事实上输出的结果如下：
匹配数量 1000309
大家肯定很好奇，明明多加的那 10000 条数据是不存在的，为什么匹配出的数量多出来 309 条？那是因为布隆过滤器是存在一定错误率的，我们可以调节布隆过滤器的错误率，在 create 的时候可以指定第 3 个参数来指定错误率，具体代码如下所示。
BloomFilter<String> bf = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets. UTF_8), total, 0.0003);
错误率调节是一个 double 类型的参数，默认值是 0.03，值越小错误率越小，同时存储空间会越大，这个可以根据需求去调整。那么错误率是怎么计算的呢，我们总共是 1010000 条数据去测试是否匹配，默认值是 0.03，那么错误率就是 1010000×（0.03/100）=303，刚刚测试的错误数量是 309，可见处于这个范围内。
那么调整之后的错误率有没有效果呢，我们重新执行下程序看看结果是否跟我们预想的一样，如果有效果的话，错误数量应该是 1010000×（0.0003/100）=3.03，可以允许错误数量在 3 到 4 个之间。
匹配数量 1000004
利用布隆过滤器我们可以预先将缓存的数据存储到过滤器中，比如用户 ID。当根据 ID 来查询数据的时候，我们先从过滤器中判断是否存在，存在的话就继续下面的流程，不存在直接返回空即可，因为我们认为这是一个非法的请求。
缓存穿透不能完全解决，我们只能将其控制在一个可以容忍的范围内，如果是用 Spring Cache 来缓存的话我们可能还用不了布隆过滤器，如果想要结合 Spring Cache 来使用的话我们必须对其扩展才行。
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内容总结
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