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【Redis】布隆过滤器应对缓存穿透的go调用实现

news 来源：原创 2025/9/6 0:19:33

布隆过滤器

https://pkg.go.dev/github.com/bits-and-blooms/bloom/v3

作用：
- 判断一个元素是不是在集合中
工作原理：
1. 一个位数组（bit array），初始全为0。
2. 多个哈希函数，运算输入，从而映射到位数组的不同位索引上，对应值改为1。
布隆过滤器是在redis外层的，对redis的请求先走布隆，布隆判断查询的数据是缓存命中的，那么走redis，否则拦截。通过这样来处理缓存穿透问题。

一些值得注意的点

同一输入用hash运算得来的位数组上的多个对应位置是可能相同的，即不同输入，可能得到同一输出。所以布隆过滤器有误判的风险，不过用来处理缓存穿透是合适的。
假如输入是“hello”，经过hash后对应0、1索引上的值变为1，现在又输入“你好”，hash后是1、2索引上的值变为1，如果我要删除hello，就会导致你好也被破坏。所以（基础布隆过滤器）无法删除元素。
输入“hello”和“你好”经过hash后的对应位可能相同，这就是误判的情况，如果实际缓存中只有“hello”那么查询“你好”也会被引导到redis。
假如现在要查“hello”但是0、1上的预期值不为1，那么“hello”一定不在缓存。
总结：布隆过滤器可以判断“可能存在”和“一定不存在”

实现细节梳理：

可以弄一个布隆预热函数，运行时先从redis读取所有缓存id运算好对应二进制数组的位置，这样就相当于把当前所有的缓存的”特征值“都存到布隆过滤器了，（也可以开个定期触发的协程，不断调用）

package mainimport ("context""fmt""log""sync""time""github.com/bits-and-blooms/bloom/v3""github.com/go-redis/redis/v8"
)var (bloomFilter *bloom.BloomFiltercache       sync.MapredisClient *redis.Client // Redis客户端filterLock  sync.Mutexctx         = context.Background()
)func init() {// 初始化Redis连接redisClient = redis.NewClient(&redis.Options{Addr:     "localhost:6379", // Redis地址Password: "",               // 密码DB:       0,                // 数据库})// 初始化布隆过滤器bloomFilter = bloom.NewWithEstimates(1_000_000, 0.001)// 从Redis预热布隆过滤器if err := preheatBloomFilter(); err != nil {log.Fatalf("Failed to preheat bloom filter: %v", err)}
}// preheatBloomFilter 从Redis加载存在的key
func preheatBloomFilter() error {start := time.Now()log.Println("Starting bloom filter preheating...")// 1. 使用SCAN迭代所有product key（生产环境建议使用特定前缀）var cursor uint64var keys []stringfor {var err error// 假设product key的格式为 product:1001keys, cursor, err = redisClient.Scan(ctx, cursor, "product:*", 1000).Result()if err != nil {return fmt.Errorf("Redis SCAN failed: %w", err)}// 将找到的key添加到布隆过滤器for _, key := range keys {// 提取纯ID（假设key格式为product:{id}）id := key[8:] // 跳过"product:"前缀bloomFilter.AddString(id)}if cursor == 0 { // 迭代结束break}}// 2. 或者如果使用Set存储所有ID（更推荐的方式）// 假设所有产品ID存储在product:ids集合中ids, err := redisClient.SMembers(ctx, "product:ids").Result()if err != nil {return fmt.Errorf("Failed to get product IDs: %w", err)}for _, id := range ids {bloomFilter.AddString(id)}log.Printf("Bloom filter preheated. Total keys: %d, Duration: %v", len(ids)+len(keys), time.Since(start))return nil
}// 定期重建布隆过滤器（可选）
func startBloomFilterRebuildJob() {ticker := time.NewTicker(1 * time.Hour)go func() {for range ticker.C {filterLock.Lock()if err := preheatBloomFilter(); err != nil {log.Printf("Failed to rebuild bloom filter: %v", err)}filterLock.Unlock()}}()
}// getProduct 获取商品信息（带Redis缓存）
func getProduct(ctx context.Context, productID string) (string, error) {// 1. 布隆过滤器检查if !bloomFilter.TestString(productID) {return "", fmt.Errorf("商品不存在")}// 2. 检查Redis缓存cacheKey := "product:" + productIDval, err := redisClient.Get(ctx, cacheKey).Result()if err == nil {return val, nil}// 3. 查询数据库（这里演示直接返回）// 实际应该查询真实数据库，这里返回模拟数据productData := "商品详情数据"// 4. 将新数据写入Redisif err := redisClient.Set(ctx, cacheKey, productData, randomExpiration(30*time.Minute, 5*time.Minute)).Err(); err != nil {log.Printf("Failed to set Redis cache: %v", err)}// 5. 更新布隆过滤器（如果确认是新key）filterLock.Lock()bloomFilter.AddString(productID)filterLock.Unlock()return productData, nil
}// 生成随机过期时间（防雪崩）
func randomExpiration(base, randomRange time.Duration) time.Duration {return base + time.Duration(rand.Int63n(int64(randomRange)))
}

代码

bloom.go

package cacheimport ("context""errors""github.com/bits-and-blooms/bloom/v3""github.com/redis/go-redis/v9"pkgredis "shorturl/pkg/db/redis"
)// BloomFilter 布隆过滤器接口
type BloomFilter interface {// Add 添加元素到布隆过滤器Add(key string, value string) error// Exists 检查元素是否可能存在于布隆过滤器中Exists(key string, value string) (bool, error)
}// RedisBloomFilter 基于Redis的布隆过滤器实现
type RedisBloomFilter struct {redisClient *redis.Clientdestroy     func()// 布隆过滤器参数filter *bloom.BloomFilterkey    string // 布隆过滤器在Redis中的键名
}// NewRedisBloomFilter 创建一个新的Redis布隆过滤器
func NewRedisBloomFilter(client *redis.Client, key string, expectedItems int, errorRate float64, destroy func()) BloomFilter {// 使用bits-and-blooms库创建布隆过滤器filter := bloom.NewWithEstimates(uint(expectedItems), errorRate)return &RedisBloomFilter{redisClient: client,destroy:     destroy,filter:      filter,key:         key,}
}// Add 添加元素到布隆过滤器
func (bf *RedisBloomFilter) Add(key string, value string) error {// 添加到内存中的布隆过滤器bf.filter.AddString(value)// 将布隆过滤器的位数组序列化并存储到Redisbits, err := bf.filter.MarshalBinary()if err != nil {return err}// 存储到Redisreturn bf.redisClient.Set(context.Background(), bf.key, bits, 0).Err()
}// Exists 检查元素是否可能存在于布隆过滤器中
func (bf *RedisBloomFilter) Exists(key string, value string) (bool, error) {// 从Redis获取布隆过滤器的位数组bits, err := bf.redisClient.Get(context.Background(), bf.key).Bytes()if err != nil {if errors.Is(err, redis.Nil) {// 如果布隆过滤器不存在，则元素一定不存在return false, nil}return false, err}// 反序列化布隆过滤器if err := bf.filter.UnmarshalBinary(bits); err != nil {return false, err}// 检查元素是否可能存在return bf.filter.TestString(value), nil
}// BloomFilterFactory 布隆过滤器工厂接口
type BloomFilterFactory interface {// NewBloomFilter 创建一个新的布隆过滤器实例NewBloomFilter(key string, expectedItems int, errorRate float64) BloomFilter
}// RedisBloomFilterFactory 基于Redis的布隆过滤器工厂
type RedisBloomFilterFactory struct {redisPool pkgredis.RedisPool
}// NewRedisBloomFilterFactory 创建一个新的Redis布隆过滤器工厂
func NewRedisBloomFilterFactory(redisPool pkgredis.RedisPool) BloomFilterFactory {return &RedisBloomFilterFactory{redisPool: redisPool,}
}// NewBloomFilter 创建一个新的布隆过滤器实例
func (f *RedisBloomFilterFactory) NewBloomFilter(key string, expectedItems int, errorRate float64) BloomFilter {client := f.redisPool.Get()return NewRedisBloomFilter(client, key, expectedItems, errorRate, func() {f.redisPool.Put(client)})
}

bloom.go梳理和功能总结：

1. 核心功能

该文件实现了一个基于 Redis 的布隆过滤器（Bloom Filter），并提供了工厂模式来创建布隆过滤器实例。

2. 主要接口与结构

(1) BloomFilter 接口

定义了布隆过滤器的基本操作：

Add(key string, value string) error：将元素添加到布隆过滤器。
Exists(key string, value string) (bool, error)：检查元素是否可能存在于布隆过滤器中。

(2) RedisBloomFilter 结构

实现了 BloomFilter 接口，基于 Redis 存储布隆过滤器的位数组：

字段：
- redisClient *redis.Client：Redis 客户端。
- destroy func()：释放 Redis 连接的回调函数。
- filter *bloom.BloomFilter：内存中的布隆过滤器实例。
- key string：布隆过滤器在 Redis 中的键名。
方法：
- Add：将元素添加到内存中的布隆过滤器，并将位数组序列化后存储到 Redis。
- Exists：从 Redis 获取布隆过滤器的位数组，反序列化后检查元素是否存在。

(3) BloomFilterFactory 接口

定义了布隆过滤器工厂的基本操作：

NewBloomFilter(key string, expectedItems int, errorRate float64) BloomFilter：创建一个新的布隆过滤器实例。

(4) RedisBloomFilterFactory 结构

实现了 BloomFilterFactory 接口，用于创建基于 Redis 的布隆过滤器实例：

字段：
- redisPool pkgredis.RedisPool：Redis 连接池。
方法：
- NewBloomFilter：从连接池获取 Redis 客户端，创建一个新的布隆过滤器实例，并在销毁时释放 Redis 连接。

3. 关键逻辑

(1) 布隆过滤器的初始化

使用 github.com/bits-and-blooms/bloom/v3 库创建布隆过滤器实例：
```
filter := bloom.NewWithEstimates(uint(expectedItems), errorRate)
```
参数说明：
- expectedItems：预计插入的元素数量。
- errorRate：允许的误报率。

(2) 元素的添加

将元素添加到内存中的布隆过滤器：
```
bf.filter.AddString(value)
```

将布隆过滤器的位数组序列化后存储到 Redis：

bits, err := bf.filter.MarshalBinary()
if err != nil {return err
}
return bf.redisClient.Set(context.Background(), bf.key, bits, 0).Err()

(3) 元素的存在性检查

从 Redis 获取布隆过滤器的位数组：

bits, err := bf.redisClient.Get(context.Background(), bf.key).Bytes()

如果 Redis 中不存在该键，则返回 false 表示元素一定不存在。

反序列化布隆过滤器并检查元素是否存在：

if err := bf.filter.UnmarshalBinary(bits); err != nil {return false, err
}
return bf.filter.TestString(value), nil

(4) 工厂模式

工厂模式用于管理 Redis 连接池，确保每个布隆过滤器实例使用独立的 Redis 连接，并在销毁时释放连接：

client := f.redisPool.Get()
return NewRedisBloomFilter(client, key, expectedItems, errorRate, func() {f.redisPool.Put(client)
})

4. 依赖库

github.com/bits-and-blooms/bloom/v3：布隆过滤器的核心实现。
github.com/redis/go-redis/v9：Redis 客户端。
shorturl/pkg/db/redis：自定义的 Redis 连接池封装。

https://github.com/0voice

【Redis】布隆过滤器应对缓存穿透的go调用实现

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