Redis中Bloomfilter布隆过滤器的学习

在数据库实战开发的过程中，我们经常会遇到一些这样那样的问题，然后要卡好半天，等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《Redis中Bloomfilter布隆过滤器的学习》，聊聊布隆过滤器、RedisBloom、filter，希望可以帮助到正在努力赚钱的你。

1.概念

​ 布隆过滤器是一个高空间利用率的概率性数据结构，主要目的是节省内存空间以及判断一个元素是否存在于一个集合中（存在误判的情况），可以理解为一个不怎么精确的 set 结构，当你使用它的 contains 方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确，只会有小小的误判概率（控制参数：error_rate-误判率 initial_size-初始容量）

​ error_rate越小，越精确,需要的空间越大

​ initial_size越大，越精确,当实际数量超出这个数值时，误判率会上升

布隆过滤器可以判断某个数据一定不存在，但是无法判断一定存在

2.guava实现

2.1.依赖

com.google.guavaguava19.0

2.2.初始化布隆过滤器

//初始化布隆过滤器，放入到spring容器里面
@Bean
public MyBloomFilter initBloomFilterHelper() {
    return new MyBloomFilter((Funnel) (from, into) -> into.putString(from, Charsets.UTF_8).putString(from, Charsets.UTF_8)
                               , 1000000, 0.01);
}

2.3.布隆过滤器

package com.qin.redis.bloomfilter;
import com.google.common.base.Preconditions;
import com.google.common.hash.Funnel;
import com.google.common.hash.Hashing;
/**
 * @version: V1.0.0
 * @className: MyBloomFilter
 */
public class MyBloomFilter {
    private int numHashFunctions;
    private int bitSize;
    private Funnel funnel;
    public MyBloomFilter(Funnel funnel, int expectedInsertions, double fpp) {
        Preconditions.checkArgument(funnel != null, "funnel不能为空");
        this.funnel = funnel;
        // 计算bit数组长度
        bitSize = optimalNumOfBits(expectedInsertions, fpp);
        // 计算hash方法执行次数
        numHashFunctions = optimalNumOfHashFunctions(expectedInsertions, bitSize);
    }
    public int[] murmurHashOffset(T value) {
        int[] offset = new int[numHashFunctions];
        long hash64 = Hashing.murmur3_128().hashObject(value, funnel).asLong();
        int hash1 = (int) hash64;
        int hash2 = (int) (hash64 >>> 32);
        for (int i = 1; i 
2.4.添加元素或者判断是否存在
package com.qin.redis.bloomfilter.service;
import com.google.common.base.Preconditions;
import com.hikvison.aksk.redis.bloomfilter.MyBloomFilter;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
 * @version: V1.0.0
 * @className: RedisBloomFilterService
 */
@Service
public class RedisBloomFilterService {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    /**
     * 根据给定的布隆过滤器添加值
     */
    public  void addByBloomFilter(MyBloomFilter bloomFilterHelper, String key, T value) {
        Preconditions.checkArgument(bloomFilterHelper != null, "myBloomFilter不能为空");
        int[] offset = bloomFilterHelper.murmurHashOffset(value);
        for (int i : offset) {
            System.out.println("key : " + key + " " + "value : " + i);
            redisTemplate.opsForValue().setBit(key, i, true);
        }
    }
    /**
     * 根据给定的布隆过滤器判断值是否存在
     */
    public  boolean includeByBloomFilter(MyBloomFilter bloomFilterHelper, String key, T value) {
        Preconditions.checkArgument(bloomFilterHelper != null, "myBloomFilter不能为空");
        int[] offset = bloomFilterHelper.murmurHashOffset(value);
        for (int i : offset) {
            System.out.println("key : " + key + " " + "value : " + i);
            if (!redisTemplate.opsForValue().getBit(key, i)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}
3.Redisson实现
3.1.依赖
org.redissonredisson2.7.0
3.2.注入或测试
 //单机模式：可以设置集群、哨兵模式
    @Bean
    public Redisson redisson() {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
        //初始化过滤器
        RBloomFilter
到这里，我们也就讲完了《Redis中Bloomfilter布隆过滤器的学习》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于redis的知识点！