27.上的了天但落不了地的BloomFilter 全球新视野

​1 BloomFilter是个好东西

它思路清奇，辗转腾挪，号称可解决Redis缓存三大困境之首的穿透问题，是后端面试必备的佳品，但你见过有文章介绍过BloomFilter怎么落地么？似乎没有~

(资料图)

Redis缓存三大困境：穿透、击穿、雪崩。null object可以解决正常的穿透问题，然而面对黑客人恶意制作的穿透则无能为力，但BloomFilter可以。以用户注册登录为例，BloomFilter通过预先收集所有有效uid，并创建一个多hash的bitmap向量，可以有效拦截恶意uid登录的情况。

好了，从这里开始，几乎所有文章都会转向介绍BloomFilter如何优秀，或者其实现原理如何如何。但却故意跳过了一个很关键的问题：BloomFilter如何更新？

仍然以用户注册登录为例。我们预先创建一个包含所有uid的bitmap向量没有问题，但是当有新用户注册后，如何把新注册用户的uid加入到BloomFilter中呢？

2 看似可行的方案1 Dual Write

中文翻译为交叉写或双写，即在新注册用户成功后，立马把新注册用户的uid加入到BloomFilter中。

这个方案的优点是实时性很好。但问题是：万一新注册用户成功了，但写Redis失败了怎么办？比如有新用户的注册的时候，刚刚在MySQL注册成功，但还未来得及写入到Redis时，由于网络闪断，写Redis超时了。此时MySQL就比Redis中多一个新注册的用户uid，该用户在登录系统就无法通过BloomFilter验证了。

只所以把Dual Write翻译为『交叉写』，是暗含着在并发情形下，写入MySQL的顺序与写入Redis的顺序可能并不相同。这在很多情况下是无法接受的，比如用户转账类业务，也因此导致Dual Write不是一个常规方案。但在BloomFilter应用场景中，恰好对不同用户uid的写入顺序不敏感。

2 Change Data Capture

数据变更捕获，简称CDC。在我们的前述应用场景中，简化的思路是新启动一个服务进程，把自己模拟成MySQL的从库，通过解析binlog，拿到新注册用户的uid，然后再将这个uid写入到BloomFilter中。

正式的CDC过程，通常会先把解析出来的binlog写入到kafka之类的消息队列中，通过消息队列相关的可靠性方案保证新用户的uid一定会写入到BloomFilter中，因此不会有丢消息的情形。

这个方案的优点是可靠性很好。但问题是：kafka消息消费可能有延迟。假如我们新注册了一个用户，但1分钟之后才消费到该用户的注册消息，那么这1分钟之内该新用户登录系统也是通不过BloomFilter验证的。

3 落地方案

讲了半天，应该如何既要XX又要XX呢？

说穿了一文不值：既然我们既想要Dual Write的实时性，又要CDC的可靠性，那么我们只要同时使用这两个方案就好了~

4 别打我

但你可以来公众号挑衅我，有本事你。。。。过来呀~

5 References

16.从核酸检测到BloomFilter

关键词： 的可靠性 用户注册 同时使用