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布隆过滤器的应用

news 2025/8/16 18:57:40

布隆过滤器虽然看起来是一个“算法结构”，但在实际 Web 应用场景中用途非常广泛，尤其在提升性能、节省资源、防御攻击等方面非常有用。

缓存穿透保护（常见于 Redis）

📌 问题：

用户频繁请求一些数据库中根本不存在的资源，导致每次都要访问数据库，绕过缓存，造成数据库压力

✅ 用法：

在访问缓存前先用布隆过滤器判断 key 是否可能存在：

if !bloomFilter.MightContain(key) {return "Not Found" // 直接拒绝
}
value := redis.Get(key)
if value == nil {value = db.Query(key)if value != nil {redis.Set(key, value)}
}

✅ 好处：

拦截大量无效请求
缓解缓存穿透问题
提升整体系统抗压能力

防止重复提交 / 重复注册

📌 场景：

表单重复提交
用户频繁尝试用同一个邮箱注册

✅ 用法：

用布隆过滤器预判该数据是否已存在：

if bloomFilter.MightContain(email) {return "Email already used or likely used"
}

✅ 优点：

在接口层拦截重复操作
避免数据库压力

用户黑名单拦截

📌 场景：

某些 IP 或 token 被封禁，需要快速判断是否命中黑名单。

✅ 用法：

系统启动时将黑名单加载进布隆过滤器：

if bloomFilter.MightContain(userIP) {return "Access Denied"
}

✅ 优点：

快速拒绝访问，无需查数据库
支持大规模用户数据

短链接服务去重 / 防止碰撞

📌 场景：

在生成短链接时，需要确保新的 key 没被使用过。

✅ 用法：

生成新 key 前，用布隆过滤器判断是否可能存在

if bloomFilter.MightContain(newShortCode) {regenerate()
}

搜索引擎爬虫去重（页面URL）

📌 场景：

需要避免爬虫反复访问同一页面。

✅ 用法：

每次爬虫访问新 URL 之前，用布隆过滤器做判断：

if !bloomFilter.MightContain(url) {bloomFilter.Add(url)crawl(url)
}

用 Go + Redis 快速实现布隆过滤器保护缓存

在实际生产中，通常布隆过滤器会用 Redis、Go、Python 或 C 实现，还可以和 Golang 的 Web 框架（如 Gin）结合：

示例（伪代码结构）：

func GetUserProfile(c *gin.Context) {userID := c.Query("id")// 快速拦截非法 IDif !bloomFilter.MightContain(userID) {c.JSON(404, gin.H{"msg": "user not found"})return}// 然后再查缓存 / DBdata := redis.Get("user:" + userID)if data == nil {data = db.QueryUser(userID)redis.Set("user:"+userID, data)}c.JSON(200, data)
}

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http://www.xdnf.cn/news/88453.html