分布式缓存安全应用(redis穿透问题)

缓存穿透

什么是缓存穿透？缓存里面不存在数据，数据库里面也不存在的数据。新的请求(例如黑客恶意攻击:https://item.jd.com/6729892714444444.html查询一个不存在商品)进来会不断查询数据库，严重可能会导致数据库服务停止。

Null值返回解决方案:

如果数据库查询不到数据，缓存Null值的对象返回。

布隆过滤器

显然返回Null值方案存在问题，如果查询编码不存在数据，之后又新增了此编号的数据，将导致此数据永远查不到。
布隆过滤器(性能问题不用担心，可以自行查阅资料)，例如将商品所有Id加入布隆过滤器，后续访问必须先经过bloom布隆过滤器判断是否存在，如果不存在就直接返回，否则放行。以下是bloom过滤器的redis实现。

bloom.filter.expectedInsertions=10000000
bloom.filter.fpp=0.001F
// 基于Java 配置
@ConfigurationProperties("bloom.filter")
@Component
public class RedisBloomFilter {
    private static final String BLOOM_NAME = "bf.name";
    //预计插入量
    @Getter @Setter
    private long expectedInsertions;
    //可接收错误率
    @Getter @Setter
    private double fpp;
    //bit数组长度
     @Getter @Setter
    private long numBits;
    //hash函数数量
    @Getter @Setter
    private int numHashFunctions;
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @PostConstruct
    public void init(){
        this.numBits = optimalNumOfBits(expectedInsertions, fpp);
        this.numHashFunctions = optimalNumOfHashFunctions(expectedInsertions, numBits);
    }

    /**
     * 计算bit数组长度
     * @return
     */
    private long optimalNumOfBits(long n, double p){
        if (p == 0){
            p = Double.MIN_VALUE;
        }
        return (long)(-n * Math.log(p) / (Math.log(2) * Math.log(2)));
    }
    /**
     * 计算hash函数个数
     * @return
     */
    private int optimalNumOfHashFunctions(long n, long m){
        return Math.max(1, (int)Math.round((double)m / n * Math.log(2)));
    }

    /**
     * 判断keys是否存在于集合中
     * @param key
     * @return
     */
    public boolean isExist(String key){
        long[] indexs = getIndexs(key);
        List list = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback