从SpringBoot构建十万博文聊聊缓存穿透
前言
在博客系统中，为了提升响应速度，加入了 Redis 缓存，把文章主键 ID 作为 key 值去缓存查询，如果不存在对应的 value，就去数据库中查找 。这个时候，如果请求的并发量很大，就会对后端的数据库服务造成很大的压力。
造成原因
- 业务自身代码或数据出现问题
- 恶意攻击、爬虫造成大量空的命中，会对数据库造成很大压力
案例分析
由于文章的地址是这样子的：
https://blog.52itstyle.top/49.html大家很容易猜出，是不是还有 50、51、52 甚至是十万+？如果是正儿八经的爬虫，可能会读取你的总页数。但是有些不正经的爬虫或者人，还真以为你有十万+博文，然后就写了这么一个脚本。
for num in range(1,1000000):
//爬死你，开100个线程解决方案
设置布隆过滤器，预先将所有文章的主键 ID 哈希到一个足够大的 BitMap 中，每次请求都会经过 BitMap 的拦截，如果 Key 不存在，直接返回异常。这样就避免了对 Redis 缓存以及底层数据库的查询压力。
这里我们使用谷歌开源的第三方工具类来实现：
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>25.1-jre</version>
</dependency>编写布隆过滤器：
/**
* 布隆缓存过滤器
*/
@Component
public class BloomCacheFilter {
public static BloomFilter<Integer> bloomFilter = null;
@Autowired
private DynamicQuery dynamicQuery;
/**
* 初始化
*/
@PostConstruct
public void init(){
String nativeSql = "SELECT id FROM blog";
List<Object> list = dynamicQuery.query(nativeSql,new Object[]{});
bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), list.size());
list.forEach(blog ->bloomFilter.put(Integer.parseInt(blog.toString())));
}
/**
* 判断key是否存在
* @param key
* @return
*/
public static boolean mightContain(long key){
return bloomFilter.mightContain((int)key);
}
}然后，每一次查询之前做一次 Key 值校验：
/**
* 博文
*/
@RequestMapping("{id}.shtml")
public String page(@PathVariable("id") Long id, ModelMap model) {
if(BloomCacheFilter.mightContain(id)){
Blog blog = blogService.getById(id);
model.addAttribute("blog",blog);
return "article";
}else{
return "error";
}
}效率
那么，在数据量很大的情况下，效率如何呢？我们来做个实验，以 100W 为基数。
public static void main(String[] args) {
int capacity = 1000000;
int key = 6666;
BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), capacity);
for (int i = 0; i < capacity; i++) {
bloomFilter.put(i);
}
/**返回计算机最精确的时间，单位纳妙 */
long start = System.nanoTime();
if (bloomFilter.mightContain(key)) {
System.out.println("成功过滤到" + key);
}
long end = System.nanoTime();
System.out.println("布隆过滤器消耗时间:" + (end - start));
}布隆过滤器消耗时间:281299，约等于 0.28 毫秒，匹配速度是不是很快？
错判率
万事万物都有所均衡，既然效率如此之高，肯定其它方面定有所牺牲，通过测试我们发现，过滤器有 3% 的错判率，也就是说，本来没有的文章，有可能通过校验被访问到，然后报错！
public static void main(String[] args) {
int capacity = 1000000;
BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), capacity);
for (int i = 0; i < capacity; i++) {
bloomFilter.put(i);
}
int sum = 0;
for (int i = capacity + 20000; i < capacity + 30000; i++) {
if (bloomFilter.mightContain(i)) {
sum ++;
}
}
//0.03
DecimalFormat df=new DecimalFormat("0.00");//设置保留位数
System.out.println("错判率为:" + df.format((float)sum/10000));
}通过源码阅读，发现 3% 的错判率是系统写死的。
public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions) {
return create(funnel, expectedInsertions, 0.03D);
}当然我们也可以通过传参，降低错判率。测试了一下，查询速度稍微有一丢丢降低，但也只是零点几毫秒级的而已。
BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), capacity,0.01);那么如何做到零错判率呢？答案是不可能的，布隆过滤器，错判率必须大于零。为了保证文章 100% 的访问率，正常情况下，我们可以关闭布隆校验，只有才突发情况下开启。比如，可以通过阿里的动态参数配置 Nacos 实现。
@NacosValue(value = "${bloomCache:false}", autoRefreshed = true)
private boolean bloomCache;
//省略部分代码
if(bloomCache||BloomCacheFilter.mightContain(id)){
Blog blog = blogService.getById(id);
model.addAttribute("blog",blog);
return "article";
}else{
return "error";
}小结
缓存穿透大多数情况下都是恶意攻击导致的空命中率。虽然十万博客还没有被百度收录，每天也就寥寥的几十个IP，但是梦想还是有的，万一实现了呢？所以，还是要做好准备的！