基于redis(key分段,避免一个key过大) 和db实现的 布隆过滤器（解决hash碰撞问题）

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1.计算出key的哈希值。
2. 根据hash值和固定段大小取模计算出偏移位offset。
3. 根据固定前置+hash值／固定段大小计算出所处段的bitKey。
4. 根据bitKey和offset判断是否存在。
5. 若是存在而后调用containsFromDb判断是否存在。
6. 将redis setbit进行分段能够避免单个key数据量过大。
7. 若是redis是集群也能够将分出来的段根据jedis crc16算法有几率的被打算
在各个节点上，避免单个节点过热。

代码示例：
package six.com.crawler.work.space;

import java.util.Objects;

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class RedisAndDbBloomFilter {

private String nameSpace;
private Jedis jedis;
private int fixSize;

public RedisAndDbBloomFilter(String nameSpace,Jedis jedis,int fixSize){
    this.nameSpace=nameSpace;
    this.jedis=jedis;
    this.fixSize=fixSize;
}

private int getHash(String key){
    return key.hashCode();
}

private void addToDb(int hash,String key){
    //TODO 将记录保存至db
}

private boolean containsFromDb(int hash,String key){
    //TODO 根据 hash key 查询数据库是否存在
    return false;
}

/**
 * 根据hash和fixSize 算出bitKey
 * @param hash
 * @return
 */
private String getBitKey(int hash){
    int bitKeyIndex=hash/fixSize;
    String bitKey=nameSpace+bitKeyIndex;
    return bitKey;
}
/**
 * 判断给定的key是否存在
 * @param key
 * @return
 */
public boolean contains(String key){
    //TODO 若是是集群模式这里须要分布式锁，若是是单机这里须要线程锁
    Objects.requireNonNull(key, "the key must not be null");
    int hash=getHash(key);
    int offset=hash%fixSize;
    String bitKey=getBitKey(hash);
    Boolean result=jedis.getbit(bitKey,offset);
    if(result.booleanValue()&&containsFromDb(hash, key)){
        return true;
    }
    return false;
}

/**
 * 根据给定的key添加一个过滤记录
 * @param key
 */
public void addRecord(String key){
    //TODO 若是是集群模式这里须要分布式锁，若是是单机这里须要线程锁
    int hash=getHash(key);
    int offset=hash%fixSize;
    String bitKey=getBitKey(hash);
    jedis.setbit(bitKey,offset, true);
    addToDb(hash, key);
}

}

 

 

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