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项目通布隆过滤器：

布隆过滤器：
布隆过滤器是一种空间效率非常高的数据结构，用于快速判断一个元素是否可能存在于一个集合中。它由一个位数组（通常是长度为 m 的比特数组）和 k 个不同的哈希函数组成。当一个元素被加入集合时，通过 k 个哈希函数将该元素映射到位数组中的 k 个位置，并将这些位置的比特值设为 1。当需要查询一个元素是否在集合中时，同样通过 k 个哈希函数计算出位数组中的 k 个位置，并检查这些位置的比特值是否都为 1，如果有一个不为 1，则可以确定该元素肯定不在集合中，如果都为 1，则该元素可能存在于集合中。布隆过滤器具有以下特点：快速：查询一个元素的时间复杂度是 O(k)，其中 k 是哈希函数的数量，通常很小。
空间效率高：相比于存储所有元素的集合，布隆过滤器需要的存储空间很小。
可能出现误判：当一个元素可能存在于集合中时，布隆过滤器会返回 "可能存在"，但实际上可能并不存在；而当一个元素肯定不存在于集合中时，布隆过滤器会返回 "不存在"，不存在误判。
布隆过滤器常用于缓存、数据库查询优化、网络爬虫的URL去重等场景，但需要注意的是，布隆过滤器一旦创建后，无法删除或修改其中的元素，因为删除或修改元素会影响其他元素的判断结果。

布隆过滤器和空值返回是两种常用的技术，用于缓解Redis的穿透问题。布隆过滤器可以用于快速检查某个键是否存在于Redis中，从而在缓存层面过滤掉一些不存在于Redis中的查询请求；而空值返回则是指在查询Redis中不存在的键时，直接返回一个空值，而不是去查询数据库，从而减少数据库压力。

基于布隆过滤器的缓解穿透问题：

在查询Redis之前，先使用布隆过滤器检查查询的键是否可能存在于Redis中。
如果布隆过滤器认为键不存在于Redis中，则直接返回一个预先设定的空值，而不进行实际的Redis查询。
如果布隆过滤器认为键可能存在于Redis中，则继续向Redis发起查询请求。
如果Redis返回的确实是空值，则在布隆过滤器中将该键标记为不存在，以便下一次查询时可以直接返回空值。
基于Redis构造分布式锁缓解优惠券秒杀问题：

使用Redis的SETNX命令来实现分布式锁，即尝试设置一个特定的键，如果该键不存在，则设置成功并获得锁，否则设置失败表示锁已被其他客户端获取。
在秒杀开始时，客户端请求获取优惠券时，先尝试获取分布式锁。
获取锁成功后，执行秒杀操作，即将优惠券数量减一，并将优惠券分发给用户。
执行完秒杀操作后，释放锁。
如果获取锁失败，则表示已经有其他客户端正在执行秒杀操作，当前客户端需要等待或放弃秒杀。
通过以上两种方法，可以在Redis中缓解穿透问题和秒杀问题，提高系统的稳定性和性能。

使用Redis+lua脚本构造分布式锁，缓解高并发缓解下的优惠卷超卖问题。

下面是一个使用Redis和Lua脚本构造分布式锁来缓解高并发下优惠券超卖问题的示例：

首先，在Redis中设置一个键来表示优惠券的库存数量。
当用户请求优惠券时，通过Lua脚本来进行原子性操作：
获取当前库存数量。
如果库存数量大于0，则将库存数量减1，并返回成功。
如果库存数量已经为0，则返回失败。
如果Lua脚本执行成功，则用户可以获得优惠券；否则，说明优惠券已经售罄。
以下是一个Java代码示例：

java
import redis.clients.jedis.Jedis;

public class CouponService {
private static final String COUPON_KEY = “coupon_stock”;
private static final String LOCK_KEY = “coupon_lock”;
private static final String SCRIPT = "if redis.call(‘GET’, KEYS[1]) > ‘0’ then " +
"redis.call(‘DECR’, KEYS[1]) " +
"return 1 " +
"else " +
"return 0 " +
“end”;

public static void main(String[] args) {// 连接Redis数据库Jedis jedis = new Jedis("localhost");// 初始化优惠券库存jedis.set(COUPON_KEY, "100");// 模拟多个用户请求优惠券for (int i = 0; i < 150; i++) {new Thread(() -> {// 加锁String lock = jedis.set(LOCK_KEY, "LOCK", "NX", "EX", 5);if ("OK".equals(lock)) {// 执行Lua脚本Object result = jedis.eval(SCRIPT, 1, COUPON_KEY);if (result instanceof Long && (Long) result == 1) {System.out.println("Success: User " + Thread.currentThread().getId() + " got the coupon.");} else {System.out.println("Failed: Coupon sold out for user " + Thread.currentThread().getId());}// 释放锁jedis.del(LOCK_KEY);} else {System.out.println("Failed to acquire lock for user " + Thread.currentThread().getId());}}).start();}// 等待所有线程执行完毕try {Thread.sleep(6000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}// 打印最终库存数量System.out.println("Final coupon stock: " + jedis.get(COUPON_KEY));// 关闭Redis连接jedis.close();
}

}
在这个示例中，我们通过Redis的SET命令来尝试获取分布式锁，确保Lua脚本的原子性执行。如果获取锁成功，就执行Lua脚本，如果库存数量大于0，则将库存数量减1，并返回成功；否则返回失败。如果获取锁失败，则说明有其他线程正在执行优惠券领取操作，当前用户需要重试或放弃领取。

这样可以保证在高并发下，多个用户同时请求优惠券时，只有一个用户能够成功领取，避免了优惠券超卖问题。