#缓存穿透与布隆过滤器

# 布隆过滤器 = N 个哈希函数 + M 位的位数组
# N = 哈希函数个数
# M = 位数组大小（如 1 亿位 ≈ 12.5MB）

# 添加元素：
# 1. 用 N 个哈希函数计算 N 个哈希值
# 2. 将 N 个哈希值映射到位数组的 N 个位置
# 3. 将这 N 个位置设为 1

# 查询元素：
# 1. 用 N 个哈希函数计算 N 个哈希值
# 2. 检查这 N 个位置是否都是 1
# 3. 如果都是 1：可能存在（误判）
#    如果有任何一个不是 0：一定不存在（精确）

import redis
r = redis.Redis()
rb = redis BloomFilter(r, 'user_ids', error_rate=0.01, capacity=10000000)

# 添加元素
rb.add('user:1000')

# 查询元素
exists = rb.exists('user:1000')  # True/False（可能误判）

# 防御穿透
user_id = request.params['user_id']
if not bloom.exists(f'user:{user_id}'):
    return '用户不存在'  # 直接返回，不查数据库
user = redis.get(f'user:{user_id}')
if not user:
    user = db.get(f'SELECT * FROM users WHERE id={user_id}')
    if user:
        redis.set(f'user:{user_id}', user)
        bloom.add(f'user:{user_id}')
return user

# 简单方案：缓存空值
user = redis.get(f'user:{user_id}')
if user is None:
    user = db.get(f'SELECT * FROM users WHERE id={user_id}')
    if user:
        redis.setex(f'user:{user_id}', 3600, user)
    else:
        # 缓存空值，过期时间短一些
        redis.setex(f'user:{user_id}', 60, 'NULL')

# 问题：
# - 如果大量不同 ID 查询，都要缓存空值
# - 浪费内存
# - 适合：查询不存在的 key 种类不多

# 在网关层校验参数合法性
user_id = request.params['user_id']
if not user_id.isdigit():
    return '非法参数'
if int(user_id) > 10000000:  # ID 最大值
    return '用户不存在'

# 最优方案：布隆过滤器 + 空值缓存
def get_user(user_id):
    # Step 1: 布隆过滤器判断
    if not bloom.exists(f'user:{user_id}'):
        return None  # 一定不存在，不查数据库

    # Step 2: 查缓存
    user = redis.get(f'user:{user_id}')
    if user:
        return user

    # Step 3: 查数据库
    user = db.get(f'SELECT * FROM users WHERE id={user_id}')
    if user:
        redis.setex(f'user:{user_id}', 3600, user)
    else:
        redis.setex(f'user:{user_id}', 60, 'NULL')
    return user