不知道大家有沒(méi)有留意過(guò)，在使用一些app注冊(cè)的時(shí)候，提示你用戶名已經(jīng)被占用了，需要更換一個(gè)，這是如何實(shí)現(xiàn)的呢？你可能想這不是很簡(jiǎn)單嗎，去數(shù)據(jù)庫(kù)里查一下有沒(méi)有不就行了嗎，那么假如用戶數(shù)量很多，達(dá)到數(shù)億級(jí)別呢，這又該如何是好？

數(shù)據(jù)庫(kù)方案
第一種方案就是查數(shù)據(jù)庫(kù)的方案，大家都能夠想到，代碼如下：

public class UsernameUniquenessChecker {
    private static final String DB_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/your_database";
    private static final String DB_USER = "your_username";
    private static final String DB_PASSWORD = "your_password";

    public static boolean isUsernameUnique(String username) {
        try (Connection conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASSWORD)) {
            String sql = "SELECT COUNT(*) FROM users WHERE username = ?";
            try (PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(sql)) {
                stmt.setString(1, username);
                try (ResultSet rs = stmt.executeQuery()) {
                    if (rs.next()) {
                        int count = rs.getInt(1);
                        return count == 0; // If count is 0, username is unique
                    }
                }
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return false; // In case of an error, consider the username as non-unique
    }

    public static void main(String[] args) {
        String desiredUsername = "new_user";
        boolean isUnique = isUsernameUnique(desiredUsername);
        if (isUnique) {
            System.out.println("Username '" + desiredUsername + "' is unique. Proceed with registration.");
        } else {
            System.out.println("Username '" + desiredUsername + "' is already in use. Choose a different one.");
        }
    }
}

這種方法會(huì)帶來(lái)如下問(wèn)題：

性能問(wèn)題，延遲高 。 如果數(shù)據(jù)量很大，查詢速度慢。另外，數(shù)據(jù)庫(kù)查詢涉及應(yīng)用程序服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器之間的網(wǎng)絡(luò)通信。建立連接、發(fā)送查詢和接收響應(yīng)所需的時(shí)間也會(huì)導(dǎo)致延遲。
數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載過(guò)高。頻繁執(zhí)行 SELECT 查詢來(lái)檢查用戶名唯一性，每個(gè)查詢需要數(shù)據(jù)庫(kù)資源，包括CPU和I/O。
可擴(kuò)展性差。數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)并發(fā)連接和資源有限制。如果注冊(cè)率繼續(xù)增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器可能難以處理數(shù)量增加的傳入請(qǐng)求。垂直擴(kuò)展數(shù)據(jù)庫(kù)（向單個(gè)服務(wù)器添加更多資源）可能成本高昂并且可能有限制。

緩存方案

為了解決數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)用用戶名唯一性檢查的性能問(wèn)題，引入了高效的Redis緩存。

public class UsernameCache {

    private static final String REDIS_HOST = "localhost";
    private static final int REDIS_PORT = 6379; 
    private static final int CACHE_EXPIRATION_SECONDS = 3600; 

    private static JedisPool jedisPool;

    // Initialize the Redis connection pool
    static {
        JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
        jedisPool = new JedisPool(poolConfig, REDIS_HOST, REDIS_PORT);
    }

    // Method to check if a username is unique using the Redis cache
    public static boolean isUsernameUnique(String username) {
        try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
            // Check if the username exists in the Redis cache
            if (jedis.sismember("usernames", username)) {
                return false; // Username is not unique
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            // Handle exceptions or fallback to database query if Redis is unavailable
        }
        return true; // Username is unique (not found in cache)
    }

    // Method to add a username to the Redis cache
    public static void addToCache(String username) {
        try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
            jedis.sadd("usernames", username); // Add the username to the cache set
            jedis.expire("usernames", CACHE_EXPIRATION_SECONDS); // Set expiration time for the cache
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            // Handle exceptions if Redis cache update fails
        }
    }

    // Cleanup and close the Redis connection pool
    public static void close() {
        jedisPool.close();
    }
}

這個(gè)方案最大的問(wèn)題就是內(nèi)存占用過(guò)大，假如每個(gè)用戶名需要大約 20 字節(jié)的內(nèi)存。你想要存儲(chǔ)10億個(gè)用戶名的話，就需要20G的內(nèi)存。

總內(nèi)存 = 每條記錄的內(nèi)存使用量 * 記錄數(shù) = 20 字節(jié)/記錄 * 1,000,000,000 條記錄 = 20,000,000,000 字節(jié) = 20,000,000 KB = 20,000 MB = 20 GB

布隆過(guò)濾器方案

直接緩存判斷內(nèi)存占用過(guò)大，有沒(méi)有什么更好的辦法呢？布隆過(guò)濾器就是很好的一個(gè)選擇。

那究竟什么布隆過(guò)濾器呢？
布隆過(guò)濾器的原理（二進(jìn)制 + 哈希函數(shù)）
假設(shè)布隆過(guò)濾器由 20位二進(jìn)制、 3個(gè)哈希函數(shù)組成，每個(gè)元素經(jīng)過(guò)哈希函數(shù)處理都能生成一個(gè)索引位置。

布隆過(guò)濾器的基礎(chǔ)操作有兩個(gè)：添加、查詢

添加元素： 將每一個(gè)哈希函數(shù)生成的索引位置都設(shè)為 1

查詢?cè)厥欠翊嬖冢?/strong>
如果有一個(gè)哈希函數(shù)生成的索引位置不為 1，就代表不存在（100%準(zhǔn)確）
如果每一個(gè)哈希函數(shù)生成的索引位置都為 1，就代表存在（存在一定的誤判率）

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

public class BloomFilterExample {
    public static void main(String[] args) {
        JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
        JedisPool jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "localhost", 6379);

        try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
            // 創(chuàng)建一個(gè)名為 "usernameFilter" 的布隆過(guò)濾器，需要指定預(yù)計(jì)的元素?cái)?shù)量和期望的誤差率
            jedis.bfCreate("usernameFilter", 10000000, 0.01);
            
            // 將用戶名添加到布隆過(guò)濾器
            jedis.bfAdd("usernameFilter", "alvin");
            
            // 檢查用戶名是否已經(jīng)存在
            boolean exists = jedis.bfExists("usernameFilter", "alvin");
            System.out.println("Username exists: " + exists);
        }
    }
}