1. 前言
在现代web开发中，面对海量的数据，我们常用缓存技术来提高系统瓶颈的承受能力。然而，缓存往往也会引发一系列新的问题。比如，在高并发场景下，缓存击穿变得非常常见，这样就会直接导致数据库崩溃。为了避免这种情况发生，我们可以采用布隆过滤器来防范恶意流量对缓存的攻击。
2. Redis布隆过滤器简介
Redis布隆过滤器是Redis提供的一个数据结构，用于处理类似缓存击穿这样的问题。布隆过滤器采用的是一种概率性算法，利用哈希函数对输入数据进行多次映射，将其映射到一个位数组中。如果这些位都已经被标记过，则说明这个元素可能已经存在于集合中，否则就可以断定元素不存在于集合中。
3. 布隆过滤器防恶意流量攻击
3.1 缓存击穿的问题
在高并发的情况下，如果有一个热点数据，也就是访问量最大的数据，那么这个数据就很容易引起缓存击穿。比如，一个商品的详情页面，因为访问量非常大，缓存中的商品详情信息会被频繁被取出，如果此时频繁的请求全部落在一台缓存服务器上，直到这台缓存服务器的数据全部失效，那么就会引起缓存击穿，请求都到数据库上，导致数据库直接崩溃。
3.2 Redis布隆过滤器解决方案
Redis布隆过滤器可以有效地解决缓存穿透的问题，在高并发的情况下，可以快速响应客户端的请求，避免服务器崩溃。布隆过滤器一旦失效，也不会导致大规模的数据库查询，只会导致单个请求直接返回空结果。这样保证了系统的可用性，并且能够避免数据库崩溃的情况。
4. SpringBoot+Redis布隆过滤器的实现
SpringBoot+Redis布隆过滤器的实现相对比较简单，只需要用到以下几个步骤：
4.1 添加Redis布隆过滤器的依赖
在pom.xml文件中引入Redis布隆过滤器的依赖：
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-bloom-filter</groupId>
<artifactId>simple-bloom-filter</artifactId>
<version>2.3.0</version>
</dependency>
4.2 实现布隆过滤器
在SpringBoot工程中实现布隆过滤器，需要借助注入的Redis模板，将生成好的布隆过滤器对象保存到Redis数据库中，代码如下：
@Component
public class RedisBloomFilter {
private static final String BLOOM_FILTER_KEY = "bloom_filter_key";
private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
public RedisBloomFilter(RedisTemplate<String, String> redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
public boolean mightContain(String value) {
ValueOperations<String, String> opsForValue = redisTemplate.opsForValue();
if (!redisTemplate.hasKey(BLOOM_FILTER_KEY)) {
return false;
}
BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.readFrom(new ByteArrayInputStream(Base64.getDecoder().decode(opsForValue.get(BLOOM_FILTER_KEY).getBytes())), Funnels.stringFunnel(Charset.forName("UTF-8")));
return bloomFilter.mightContain(value);
}
public void put(String value) {
ValueOperations<String, String> opsForValue = redisTemplate.opsForValue();
if (!redisTemplate.hasKey(BLOOM_FILTER_KEY)) {
BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("UTF-8")), 10000000, 0.001);
redisTemplate.opsForValue().set(BLOOM_FILTER_KEY, Base64.getEncoder().encodeToString(bloomFilter.writeTo(new ByteArrayOutputStream())));
}
BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.readFrom(new ByteArrayInputStream(Base64.getDecoder().decode(opsForValue.get(BLOOM_FILTER_KEY).getBytes())), Funnels.stringFunnel(Charset.forName("UTF-8")));
bloomFilter.put(value);
redisTemplate.opsForValue().set(BLOOM_FILTER_KEY, Base64.getEncoder().encodeToString(bloomFilter.writeTo(new ByteArrayOutputStream())));
}
}
4.3 引入布隆过滤器进行防恶意流量攻击
在SpringBoot应用中，可以通过在拦截器中实现布隆过滤器来进行防恶意流量攻击。拦截器首先使用布隆过滤器判断请求是否合法；如果请求合法，则将请求转发到对应的服务中处理。
@Component
public class RedisBloomFilterInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {
private RedisBloomFilter redisBloomFilter;
public RedisBloomFilterInterceptor(RedisBloomFilter redisBloomFilter) {
this.redisBloomFilter = redisBloomFilter;
}
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
String key = request.getRequestURI() + ":" + request.getParameterMap();
if (redisBloomFilter.mightContain(key)) {
return true; // request allowed
} else {
response.setStatus(HttpStatus.BAD_REQUEST.value());
return false;
}
}
}
5. 总结
Redis布隆过滤器是一种用来解决高并发缓存击穿的问题的数据结构。其本质上是通过多次哈希映射来判断元素是否存在于集合中。通过在SpringBoot应用中的实现，我们可以有效地防止恶意流量攻击，避免因缓存穿透而导致的系统崩溃。同时，布隆过滤器也具有一定的误判率，因此适用于判断是否存在于集合中的问题，但不适合确定元素确切的存在性。