from bloom_filter import BloomFilter
# 假设已经有了一个支持元素删除的布隆过滤器
class ScalableBloomFilter(BloomFilter):
def add(self, item):
super().add(item)
def remove(self, item):
self.bit_array[self.hashfuncs[0](item) self.size] = 0
for i, hash_func in enumerate(self.hashfuncs[1:], 1):
self.bit_array[hash_func(item) % self.size + i * self.shift] = 0
# 使用ScalableBloomFilter解决缓存穿透问题
def cache_response(bf, key, fetch_func):
if bf.exists(key): # 如果key存在于布隆过滤器中，直接返回
return "Data exists in cache."
elif not bf.exists(key): # 如果key不存在布隆过滤器中
data = fetch_func(key) # 尝试从数据库获取数据
if data:
bf.add(key) # 如果数据存在，添加到布隆过滤器中
return data
else:
bf.add(key) # 如果数据不存在，添加到布隆过滤器中，避免缓存穿透
return "Data does not exist."
# 示例使用
bf = ScalableBloomFilter(10000, 0.01)
key = "some_key"
# 假设这是一个从数据库获取数据的函数
def fetch_data_from_db(key):
if key == "exist_key":
return "Data from DB"
else:
return None
# 缓存响应
response = cache_response(bf, key, fetch_data_from_db)
print(response)这个代码示例展示了如何使用一个支持元素删除的布隆过滤器来解决缓存穿透的问题。首先，我们定义了一个名为ScalableBloomFilter的类，它继承自BloomFilter并添加了删除元素的功能。然后，我们定义了一个cache_response函数，它使用布隆过滤器来检查键是否存在于缓存中，如果不存在，它会尝试从数据库中获取数据，并相应地更新布隆过滤器。最后，我们演示了如何使用这个函数和过滤器来处理缓存响应。