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今天就跟大家聊聊有关如何理解redis布隆算法实现+锁,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
今天七夕节了,不知道大家过的是甜甜蜜蜜还是水深火热呀,已婚老男人不配过七夕,只能默默的蹲在电脑前敲敲代码,写写文档,这不,趁着公司下午放假的功夫,我也整理了一下关于Redis的布隆过滤器和锁的相关知识。
简单一点,对于互联网开发,我们从单机到多机一直到微服务,随着数据量的增多,对于数据库的压力也随之增大,这个时候,勤劳的程序员们,将数据分为冷数据和热点数据,然后把热点数据存储在缓存中,提升查询效率并且减轻数据库的压力,但是,这是理想环境,毕竟互联网没有想象中的那么平静
比方说下面这种情况
黑客,一个让程序员向往但是又让安全部门感到头疼的人群,当上面的场景:有大量不同的key获取后台数据的时候该怎么处理,
在这个时候,我就不得不吹捧一波老祖宗的智慧,宁可错杀三千,绝不放过一个的纯真理念,从而产生了神奇的布隆过滤器,那布隆过滤器是怎么一个执行流程呢?继续往下看
布隆过滤器是─个使用错误率来换取空间和时间的算法错误率主要体现在:他说数据存在,那么不一定存在不存在,一定不存在
代码只展示部分吧,因为完整展现太多了,没得办法 /** * 判断keys是否存在于集合where中 */ public boolean isExist(String where, String key) { long[] indexs = getIndexs(key); boolean result; //这里使用了Redis管道来降低过滤器运行当中访问Redis次数 降低Redis并发量 Pipeline pipeline = jedis.pipelined(); try { for (long index : indexs) { pipeline.getbit(where, index); } result = !pipeline.syncAndReturnAll().contains(false); } finally { pipeline.close(); } // if (!result) { // put(where, key); // } return result; } /** * 将key存入redis bitmap */ private void put(String where, String key) { long[] indexs = getIndexs(key); //这里使用了Redis管道来降低过滤器运行当中访问Redis次数 降低Redis并发量 Pipeline pipeline = jedis.pipelined(); try { for (long index : indexs) { pipeline.setbit(where, index, true); } pipeline.sync(); /** * 把数据存储到mysql中 */ } finally { pipeline.close(); } } /** * 根据key获取bitmap下标方法来自guava */ public long[] getIndexs(String key) { long hash2 = hash(key); long hash3 = hash2 >>> 16; long[] result = new long[numHashFunctions]; for (int i = 0; i < numHashFunctions; i++) { long combinedHash = hash2 + i * hash3; if (combinedHash < 0) { combinedHash = ~combinedHash; } result[i] = combinedHash % numBits; } return result; } /** * 获取一个hash值 方法来自guava */ private long hash(String key) { Charset charset = Charset.forName("UTF-8"); return Hashing.murmur3_128().hashObject(key, Funnels.stringFunnel(charset)).asLong(); } private static int optimalNumOfHashFunctions(long n, long m) { return Math.max(1, (int) Math.round((double) m / n * Math.log(2))); }
当然了,出现这种情况也不是只有黑客攻击,还有一种,我想很多人都参与过,它叫做限时秒杀,比如淘宝双十一,这个时候会造成的一种情况是大量的客户端拿着相同的Key去后台获取数据,但是,这种情况,你不能通过布隆过滤器然后去不放过一个吧,那该怎么办呢?锁住他呗!
可能这几张图这么看有那么一点点的模糊,个人还有日常工作,也就没有完整的整理形成文档,就以图片和简单的文字进行了简述。
看完上述内容,你们对如何理解redis布隆算法实现+锁有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注亿速云行业资讯频道,感谢大家的支持。
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