布隆過濾器（Bloom Filter）是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于快速判斷一個元素是否可能存在于一個集合中。它通過使用多個哈希函數(shù)和一個位數(shù)組來表示一個集合，當(dāng)一個元素被加入到集合時，通過哈希函數(shù)計算出多個哈希值，并將對應(yīng)的位數(shù)組位置置為1。當(dāng)需要檢查一個元素是否存在于集合時，同樣通過哈希函數(shù)計算出多個哈希值，如果所有對應(yīng)的位數(shù)組位置都為1，則認為元素可能存在于集合中，如果有任何一個位置為0，則可以確定元素肯定不存在于集合中。

1. 定義布隆過濾器

布隆過濾器具有高效的插入和查詢性能，且占用內(nèi)存較小，但是存在一定的誤判率，即可能會將不存在于集合中的元素誤判為存在于集合中。

所以我們需要配置布隆過濾器的存儲元素數(shù)量和誤判率

2.構(gòu)造器注入布隆過濾器

在業(yè)務(wù)層里面注入布隆過濾器對象

3.判斷用戶名是否存在

當(dāng)我們注冊用戶名時，可能之前被別人注冊過了，這時我們需要先判斷一下，在布隆過濾器中，是否已存在相同的用戶名

調(diào)用布隆過濾器中的 contains() 方法判斷

4.注冊用戶

在業(yè)務(wù)層中，定義一個注冊方法，把前端請求的注冊請求體傳進去

第一步，就是獲取到請求體中的 username 字段，然后調(diào)用判斷用戶名是否存在的方法，如果存在，就拋出異常

第二步，如果用戶名不存在，也就是之前沒有被注冊過，那用戶就可以繼續(xù)注冊了

然后就可以把請求體插入到數(shù)據(jù)庫中

如果數(shù)據(jù)庫中插入失敗，就拋出異常

如果插入成功，就需要把注冊的用戶名給添加到布隆過濾器中，這樣我們之后再判斷數(shù)據(jù)庫中是否存在已注冊的用戶名時，就不用訪問數(shù)據(jù)庫了，而是先在布隆過濾器中查找，這樣減輕了對數(shù)據(jù)庫的壓力

5.分布式鎖

如果用戶名沒注冊，那么在布隆過濾器中就不存在該用戶名，也就意味著可以觸發(fā)注冊流程插入數(shù)據(jù)庫。但是如果產(chǎn)生惡意請求，在短時間內(nèi)海量用戶請求注冊同一個用戶名，這些請求都會落到數(shù)據(jù)庫，造成數(shù)據(jù)庫訪問壓力。這里通過分布式鎖，鎖定用戶名進行串行執(zhí)行，防止惡意請求利用未注冊用戶名將請求打到數(shù)據(jù)庫。

5.1注入redissonClient

RedissonClient是一個Java的Redis客戶端，它提供了許多方便的功能和工具來與Redis數(shù)據(jù)庫進行交互。通過RedissonClient，開發(fā)人員可以方便地操作Redis數(shù)據(jù)庫，進行數(shù)據(jù)的存儲、查詢、更新和刪除等操作。RedissonClient支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和功能，如分布式鎖、分布式集合、分布式隊列等

5.2獲取鎖

定義一個常量名作為鎖名

然后將常量名和注冊的用戶名綁定，從而獲取到分布式鎖

所以當(dāng)海量用戶注冊同一個用戶名時，只有一個用戶可以獲取到分布式鎖，則把該用戶注冊的信息插入到數(shù)據(jù)庫中，插入成功后，再把用戶名添加到布隆過濾器里面。而其他沒有獲取到鎖的用戶，則拋出異常