编写代码:java spring boot中使用布隆过滤器+redis解决缓存穿透

Sure!以下是一个示例代码，展示了如何在Java Spring Boot中使用布隆过滤器和Redis来解决缓存穿透问题：

首先，你需要在pom.xml文件中添加相应的依赖：

<dependencies>
    <!-- Spring Boot Starter Redis -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    
    <!-- Guava Bloom Filter -->
    <dependency>
        <groupId>com.google.guava</groupId>
        <artifactId>guava</artifactId>
        <version>30.1-jre</version>
    </dependency>
</dependencies>

接下来，创建一个布隆过滤器的工具类 BloomFilterUtil.java：

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.PostConstruct;

@Component
public class BloomFilterUtil {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    private BloomFilter<String> bloomFilter;

    // 设置布隆过滤器的预计插入数据量和误判率
    private static final int EXPECTED_INSERTIONS = 1000000;
    private static final double FPP = 0.001;

    @PostConstruct
    public void init() {
        // 创建布隆过滤器，并将其保存到Redis中
        bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), EXPECTED_INSERTIONS, FPP);
        redisTemplate.opsForValue().set("bloomFilter", bloomFilter);
    }

    public boolean mightContain(String key) {
        // 从Redis中获取布隆过滤器
        bloomFilter = (BloomFilter<String>) redisTemplate.opsForValue().get("bloomFilter");
        // 使用布隆过滤器判断key是否可能存在
        return bloomFilter.mightContain(key);
    }

    public void put(String key) {
        // 从Redis中获取布隆过滤器
        bloomFilter = (BloomFilter<String>) redisTemplate.opsForValue().get("bloomFilter");
        // 将key添加到布隆过滤器中
        bloomFilter.put(key);
        // 将更新后的布隆过滤器保存到Redis中
        redisTemplate.opsForValue().set("bloomFilter", bloomFilter);
    }
}

然后，在你需要使用布隆过滤器解决缓存穿透的地方，注入 BloomFilterUtil，并使用它来判断数据是否存在于缓存中：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class CacheController {

    @Autowired
    private BloomFilterUtil bloomFilterUtil;

    @GetMapping("/data/{key}")
    public String getData(@PathVariable String key) {
        // 先使用布隆过滤器判断key是否可能存在于缓存中
        if (bloomFilterUtil.mightContain(key)) {
            // 如果可能存在，再从缓存中获取数据
            String data = redisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (data != null) {
                return data;
            }
        }
        // 如果数据不在缓存中，进行其他操作（例如从数据库中查询数据）
        // ...
        return null;
    }
}

这样，当有大量的请求同时访问某个缓存时，在经过布隆过滤器的判断后，可以避免无效的缓存查询请求，减轻了数据库的负载压力。

请注意，以上代码只是示例，实际使用时需要根据具体的业务需求进行适当的修改和优化。