大量手机号被标记成骚扰电话？多层存储方案来解决

大量手机号被标记成骚扰电话？多层存储方案来解决

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/o0oho/article/details/143666795

当大量手机号被标记为骚扰电话时，如何高效地存储和查询这些数据成为一个技术挑战。本文将探讨一种结合数据库、分布式缓存和本地缓存的多层存储方案，以解决数据量大而带来的查询效率问题。

数据库设计

首先需要设计一个数据库表来存储这些手机号及其标记时间。这里可以使用MySQL或其他关系型数据库。表结构设计如下：

CREATE TABLE spam_numbers (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    phone_number VARCHAR(15) UNIQUE NOT NULL,
    marked_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

在这个表中，phone_number字段被设置为唯一索引，以确保每个手机号只被存储一次，并且可以快速查询。通过这种方式，即使存储3000万个手机号，也可以在1秒内完成查询。

分布式缓存

由于骚扰电话号码相对稳定，变化不大，因此非常适合使用缓存来进一步提升性能。可以在数据库之上添加一层分布式缓存，如Redis，将黑名单号码保存在Redis中。

但是，大量数据存储在Redis中会占用大量内存，因此需要考虑以下优化方案：

1. 只保存热点数据：只缓存出现频率较高的前20%的号码，并定期更新缓存，或者使用LRU（最近最少使用）或LFU（最不经常使用）算法进行缓存淘汰和更新。建议使用LFU算法。

2. 使用Bloom Filter：通过Bloom Filter来保存数据，利用位图(bitmap)来减少内存占用。

本地缓存

除了分布式缓存，还可以使用本地缓存来进一步提升性能。由于骚扰电话号码变化不频繁，且主要是增加，因此可以将一些热门号码缓存在本地的Caffeine或Guava Cache中。

数据一致性问题

引入缓存后，需要考虑数据一致性问题。在本场景中，主要需要保证新增的手机号不会被误判为不存在。解决方案是：

• 本地缓存查不到时，查询分布式缓存
• 分布式缓存查不到时，查询数据库

通过这种逐级查询的方式，可以有效解决缓存不一致的问题。