不知道自己的用户名是什么怎么办,忘了自己的用户名怎么办

首页 > 实用技巧 > 作者:YD1662023-12-04 17:26:49

不知道大家有没有留意过,在使用一些app注册的时候,提示你用户名已经被占用了,需要更换一个,这是如何实现的呢?你可能想这不是很简单吗,去数据库里查一下有没有不就行了吗,那么假如用户数量很多,达到数亿级别呢,这又该如何是好?

数据库方案

第一种方案就是查数据库的方案,大家都能够想到

这种方法会带来如下问题:

  1. 性能问题,延迟高 如果数据量很大,查询速度慢。另外,数据库查询涉及应用程序服务器和数据库服务器之间的网络通信。建立连接、发送查询和接收响应所需的时间也会导致延迟。
  2. 数据库负载过高。频繁执行 SELECT 查询来检查用户名唯一性,每个查询需要数据库资源,包括CPU和I/O。
  3. 可扩展性差。数据库对并发连接和资源有限制。如果注册率继续增长,数据库服务器可能难以处理数量增加的传入请求。垂直扩展数据库(向单个服务器添加更多资源)可能成本高昂并且可能有限制。
缓存方案

为了解决数据库调用用户名唯一性检查的性能问题,引入了高效的redis缓存。

不知道自己的用户名是什么怎么办,忘了自己的用户名怎么办(1)

这个方案最大的问题就是内存占用过大,假如每个用户名需要大约 20 字节的内存。你想要存储10亿个用户名的话,就需要20G的内存。

总内存 = 每条记录的内存使用量 * 记录数 = 20 字节/记录 * 1,000,000,000 条记录 = 20,000,000,000 字节 = 20,000,000 KB = 20,000 MB = 20 GB

布隆过滤器方案

直接缓存判断内存占用过大,有没有什么更好的办法呢?布隆过滤器就是很好的一个选择。

那究竟什么布隆过滤器呢?

布隆过滤器 (Bloom Filter)是一种数据结构 ,用于快速检查一个元素是否存在于一个大型数据集中,通常用于在某些情况下快速过滤掉不可能存在的元素,以减少后续更昂贵的查询操作。布隆过滤器的主要优点是它可以提供快速的查找和插入操作,并且在内存占用方面非常高效。

具体的实现原理和数据结构如下图所示:

不知道自己的用户名是什么怎么办,忘了自己的用户名怎么办(2)

布隆过滤器的核心思想是使用一个位数组(Bit array)和一组哈希函数。

那么具体是怎么做的呢?

本身redis支持布隆过滤器的数据结构,我们用代码简单实现了解一下:

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()) { // 创建一个名为 "usernameFilter" 的布隆过滤器,需要指定预计的元素数量和期望的误差率 jedis.bfCreate("usernameFilter", 10000000, 0.01); // 将用户名添加到布隆过滤器 jedis.bfAdd("usernameFilter", "alvin"); // 检查用户名是否已经存在 boolean Exists = jedis.bfExists("usernameFilter", "alvin"); System.out.println("Username exists: " exists); } } }

在上述示例中,我们首先创建一个名为 "usernameFilter" 的布隆过滤器,然后使用 bfAdd 将用户名添加到布隆过滤器中。最后,使用 bfExists 检查用户名是否已经存在。

优点:

缺点:

总结

Redis 布隆过滤器的方案为大数据量下唯一性验证提供了一种基于内存的高效解决方案,它需要在内存消耗和错误率之间取得一个平衡点。当然布隆过滤器还有更多应用场景,比如防止缓存穿透、防止恶意访问等。

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