spring boot 整合布隆过滤器

很高兴回答您的问题。Spring Boot可以通过引入第三方框架实现对布隆过滤器的整合。常用的布隆过滤器实现库有Google Guava和Apache Commons BloomFilter。您可以在Spring Boot的应用程序中通过引入这两个库的依赖来使用布隆过滤器。具体实现方式可以参考相关库的官方文档。

相关问题

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。

springboot怎么初始化hutool布隆过滤器并使用初始化后的布隆过滤器

在Spring Boot中初始化Hutool布隆过滤器，可以通过在配置类中使用@Bean注解来创建布隆过滤器实例。例如：

@Configuration
public class AppConfig {
    @Bean
    public BloomFilter<String> createBloomFilter() {
        // 初始化布隆过滤器，设置预计元素数量和误判率
        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("UTF-8")), 1000000, 0.01);
        // 添加一些元素到布隆过滤器中
        bloomFilter.put("foo");
        bloomFilter.put("bar");
        bloomFilter.put("baz");
        return bloomFilter;
    }
}

在上面的例子中，我们通过createBloomFilter()方法初始化了一个预计元素数量为1000000，误判率为0.01的布隆过滤器，并向其中添加了三个字符串元素。

在使用初始化后的布隆过滤器时，可以通过在需要使用的类中使用@Autowired注解来注入实例，然后调用布隆过滤器的方法来进行操作。例如：

@Service
public class MyService {
    @Autowired
    private BloomFilter<String> bloomFilter;

    public boolean contains(String str) {
        return bloomFilter.mightContain(str);
    }
}

在上面的例子中，我们通过@Autowired注解将createBloomFilter()方法返回的布隆过滤器实例注入到MyService类中，并在contains()方法中调用了布隆过滤器的mightContain()方法来判断一个字符串是否可能存在于布隆过滤器中。