public Product getProductById(Long id) {
    // 1. 先查緩存
    String cacheKey = "product:" + id;
    String productJson = jedis.get(cacheKey);
    
    if (productJson != null) {
        // 緩存命中（包括空值）
        return productJson.isEmpty() ? null : JSON.parseObject(productJson, Product.class);
    }
    
    // 2. 緩存未命中，查數(shù)據(jù)庫
    Product product = productMapper.selectById(id);
    
    if (product != null) {
        // 3. 數(shù)據(jù)庫存在，寫入緩存（過期時間加隨機值防雪崩）
        jedis.setex(cacheKey, 3600 + new Random().nextInt(100), JSON.toJSONString(product));
    } else {
        // 4. 數(shù)據(jù)庫不存在，緩存空值（短過期時間）
        jedis.setex(cacheKey, 60, ""); // 空字符串代表不存在
    }
    
    return product;
}
// 優(yōu)點：實現(xiàn)簡單，適合突發(fā)少量無效請求場景。?
// 缺點：可能緩存大量空值鍵，浪費內(nèi)存；若過期時間設(shè)置不當(dāng)，會影響數(shù)據(jù)實時性。

// 1. 初始化布隆過濾器（單例，服務(wù)啟動時加載所有有效ID）
@Configuration
public class BloomFilterConfig {
    @Bean
    public BloomFilter<Long> productIdBloomFilter(ProductMapper productMapper) {
        // 加載數(shù)據(jù)庫中所有有效商品ID
        List<Long> allProductIds = productMapper.selectAllIds();
        // 預(yù)計數(shù)據(jù)量100萬，誤判率0.01
        BloomFilter<Long> filter = BloomFilter.create(Funnels.longFunnel(), 1000000, 0.01);
        allProductIds.forEach(filter::put);
        return filter;
    }
}

// 2. 在查詢接口中使用
@Service
public class ProductService {
    @Autowired
    private BloomFilter<Long> productIdBloomFilter;
    
    public Product getProductById(Long id) {
        // 1. 布隆過濾器校驗，不存在直接返回
        if (!productIdBloomFilter.mightContain(id)) {
            return null;
        }
        
        // 2. 后續(xù)流程同緩存空值方案（查緩存→查數(shù)據(jù)庫→更新緩存）
        // ...省略代碼...
    }
}
//優(yōu)點：攔截效率高，適合海量數(shù)據(jù)場景，內(nèi)存占用遠低于緩存空值。?
/*缺點：存在一定誤判率（可通過參數(shù)調(diào)整）；需維護過濾器與數(shù)據(jù)庫的一致性（如新增數(shù)據(jù)時同步更新過濾器）。*/

# Spring Cloud Gateway限流配置示例
spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: product_route
          uri: lb://product-service
          predicates:
            - Path=/product/**
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                redis-rate-limiter.replenishRate: 50  # 穩(wěn)定速率（每秒50個請求）
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 100 # 突發(fā)容量
                key-resolver: "#{@ipKeyResolver}"     # 按IP限流