Redis应用-布隆过滤器

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布隆过滤器是什么?

布隆过滤器能够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。可是布隆过滤器也不是特别不精确,只要参数设置的合理,它的精确度能够控制的相对足够精确,只会有小小的误判几率。当布隆过滤器说某个值存在时,这个值可能不存在;当它说不存在时,那就确定不存在。git

布隆过滤器的原理

其本质就是一个只包含0和1的数组。具体操做当一个元素被加入到集合里面后,该元素经过K个Hash函数运算获得K个hash后的值,而后将K个值映射到这个位数组对应的位置,把对应位置的值设置为1。查询是否存在时,咱们就看对应的映射点位置若是全是1,他就极可能存在(跟hash函数的个数和hash函数的设计有关),若是有一个位置是0,那这个元素就必定不存在。github

Redis 中的布隆过滤器

Redis 官方提供的布隆过滤器到了 Redis 4.0 提供了插件功能以后才正式登场。布隆过滤器做为一个插件加载到 Redis Server 中,给 Redis 提供了强大的布隆去重功能。redis

你可使用docker镜像来体验docker

> docker pull redislabs/rebloom # 拉取镜像
> docker run -p6379:6379 redislabs/rebloom # 运行容器
> redis-cli # 链接容器中的 redis 服务
复制代码

固然你也能够本身编译安装数组

下载编译安装Rebloom插件
wget https://github.com/RedisLabsModules/rebloom/archive/v1.1.1.tar.gz
解压 tar zxvf v1.1.1.tar.gz
cd rebloom-1.1.1
make
redis服启动添加对应参数
rebloom_module="/usr/local/rebloom/rebloom.so"
daemon --user ${REDIS_USER-redis} "$exec $REDIS_CONFIG --loadmodule $rebloom_module --daemonize yes --pidfile $pidfile"

重启redis服务

测试命令
bf.add test testValue
命令成功说明开启成功
复制代码

布隆过滤器基本使用

主要命令有缓存

  • bf.add 添加元素
  • bf.exists 查询元素是否存在
  • bf.madd 一次添加多个元素
  • bf.mexists 一次查询多个元素是否存在

在 redis 中有两个值决定布隆过滤器的准确率:bash

  • error_rate:容许布隆过滤器的错误率,这个值越低过滤器的位数组的大小越大,占用空间也就越大。
  • initial_size:布隆过滤器能够储存的元素个数,当实际存储的元素个数超过这个值以后,过滤器的准确率会降低。

redis 中有一个命令能够来设置这两个值:微信

bf.reserve test 0.01 100 
复制代码
  • 第一个值是过滤器的名字。
  • 第二个值为 error_rate 的值。
  • 第三个值为 initial_size 的值。

注意必须在add以前使用bf.reserve指令显式建立,若是对应的 key 已经存在,bf.reserve会报错。同时设置的错误率越低,须要的空间越大。若是不使用 bf.reserve,默认的error_rate是 0.01,默认的initial_size是 100。异步

应用场景

主要是解决大规模数据下不须要精确过滤的场景,如检查垃圾邮件地址,爬虫URL地址去重,解决缓存穿透问题等。

延伸阅读

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