项目通布隆过滤器:
布隆过滤器:
布隆过滤器是一种空间效率非常高的数据结构,用于快速判断一个元素是否可能存在于一个集合中。它由一个位数组(通常是长度为 m 的比特数组)和 k 个不同的哈希函数组成。当一个元素被加入集合时,通过 k 个哈希函数将该元素映射到位数组中的 k 个位置,并将这些位置的比特值设为 1。当需要查询一个元素是否在集合中时,同样通过 k 个哈希函数计算出位数组中的 k 个位置,并检查这些位置的比特值是否都为 1,如果有一个不为 1,则可以确定该元素肯定不在集合中,如果都为 1,则该元素可能存在于集合中。
布隆过滤器具有以下特点:
快速:查询一个元素的时间复杂度是 O(k),其中 k 是哈希函数的数量,通常很小。
空间效率高:相比于存储所有元素的集合,布隆过滤器需要的存储空间很小。
可能出现误判:当一个元素可能存在于集合中时,布隆过滤器会返回 "可能存在",但实际上可能并不存在;而当一个元素肯定不存在于集合中时,布隆过滤器会返回 "不存在",不存在误判。
布隆过滤器常用于缓存、数据库查询优化、网络爬虫的URL去重等场景,但需要注意的是,布隆过滤器一旦创建后,无法删除或修改其中的元素,因为删除或修改元素会影响其他元素的判断结果。
布隆过滤器和空值返回是两种常用的技术,用于缓解Redis的穿透问题。布隆过滤器可以用于快速检查某个键是否存在于Redis中,从而在缓存层面过滤掉一些不存在于Redis中的查询请求;而空值返回则是指在查询Redis中不存在的键时,直接返回一个空值,而不是去查询数据库,从而减少数据库压力。
基于布隆过滤器的缓解穿透问题:
在查询Redis之前,先使用布隆过滤器检查查询的键是否可能存在于Redis中。
如果布隆过滤器认为键不存在于Redis中,则直接返回一个预先设定的空值,而不进行实际的Redis查询。
如果布隆过滤器认为键可能存在于Redis中,则继续向Redis发起查询请求。
如果Redis返回的确实是空值,则在布隆过滤器中将该键标记为不存在,以便下一次查询时可以直接返回空值。
基于Redis构造分布式锁缓解优惠券秒杀问题:
使用Redis的SETNX命令来实现分布式锁,即尝试设置一个特定的键,如果该键不存在,则设置成功并获得锁,否则设置失败表示锁已被其他客户端获取。
在秒杀开始时,客户端请求获取优惠券时,先尝试获取分布式锁。
获取锁成功后,执行秒杀操作,即将优惠券数量减一,并将优惠券分发给用户。
执行完秒杀操作后,释放锁。
如果获取锁失败,则表示已经有其他客户端正在执行秒杀操作,当前客户端需要等待或放弃秒杀。
通过以上两种方法,可以在Redis中缓解穿透问题和秒杀问题,提高系统的稳定性和性能。
使用Redis+lua脚本构造分布式锁,缓解高并发缓解下的优惠卷超卖问题。
下面是一个使用Redis和Lua脚本构造分布式锁来缓解高并发下优惠券超卖问题的示例:
首先,在Redis中设置一个键来表示优惠券的库存数量。
当用户请求优惠券时,通过Lua脚本来进行原子性操作:
获取当前库存数量。
如果库存数量大于0,则将库存数量减1,并返回成功。
如果库存数量已经为0,则返回失败。
如果Lua脚本执行成功,则用户可以获得优惠券;否则,说明优惠券已经售罄。
以下是一个Java代码示例:
java
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class CouponService {
private static final String COUPON_KEY = “coupon_stock”;
private static final String LOCK_KEY = “coupon_lock”;
private static final String SCRIPT = "if redis.call(‘GET’, KEYS[1]) > ‘0’ then " +
"redis.call(‘DECR’, KEYS[1]) " +
"return 1 " +
"else " +
"return 0 " +
“end”;
public static void main(String[] args) {
// 连接Redis数据库
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
// 初始化优惠券库存
jedis.set(COUPON_KEY, "100");
// 模拟多个用户请求优惠券
for (int i = 0; i < 150; i++) {
new Thread(() -> {
// 加锁
String lock = jedis.set(LOCK_KEY, "LOCK", "NX", "EX", 5);
if ("OK".equals(lock)) {
// 执行Lua脚本
Object result = jedis.eval(SCRIPT, 1, COUPON_KEY);
if (result instanceof Long && (Long) result == 1) {
System.out.println("Success: User " + Thread.currentThread().getId() + " got the coupon.");
} else {
System.out.println("Failed: Coupon sold out for user " + Thread.currentThread().getId());
}
// 释放锁
jedis.del(LOCK_KEY);
} else {
System.out.println("Failed to acquire lock for user " + Thread.currentThread().getId());
}
}).start();
}
// 等待所有线程执行完毕
try {
Thread.sleep(6000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 打印最终库存数量
System.out.println("Final coupon stock: " + jedis.get(COUPON_KEY));
// 关闭Redis连接
jedis.close();
}
}
在这个示例中,我们通过Redis的SET命令来尝试获取分布式锁,确保Lua脚本的原子性执行。如果获取锁成功,就执行Lua脚本,如果库存数量大于0,则将库存数量减1,并返回成功;否则返回失败。如果获取锁失败,则说明有其他线程正在执行优惠券领取操作,当前用户需要重试或放弃领取。
这样可以保证在高并发下,多个用户同时请求优惠券时,只有一个用户能够成功领取,避免了优惠券超卖问题。