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Redis BloomFilter實例講解

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1. 簡介

布隆過濾器是防止緩存穿透的方案之一。布隆過濾器主要是解決大規模數據下不需要精確過濾的業務場景,如檢查垃圾郵件地址,爬蟲URL地址去重, 解決緩存穿透問題等。

布隆過濾器:在一個存在一定數量的集合中過濾一個對應的元素,判斷該元素是否一定不在集合中或者可能在集合中。它的優點是空間效率和查詢時間都比一般的算法要好的多,缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。

2. guava 實現

google的guava工具類已經幫我們造好了輪子,通過實例來感受一下。

2.1 導入依賴

dependency>
   groupId>com.google.guava/groupId>
   artifactId>guava/artifactId>
   version>30.1.1-jre/version>
/dependency>

2.2 BloomFilterTest

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

/**
 * 布隆過濾器簡單實現
 * @author ludangxin
 * @date 2021/8/16
 */
@Slf4j
public class BloomFilterTest {
   /**
    * 預計要插入元素個數
    */
   private static final int SIZE = 1000000;
   /**
    * 誤判率
    */
   private static final double FPP = 0.01;
   /**
    * 布隆過濾器
    */
   private static final BloomFilterInteger> BLOOMFILTER = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), SIZE, FPP);

   public static void main(String[] args) {
      //插入數據
      for (int i = 0; i  1000000; i++) {
         BLOOMFILTER.put(i);
      }
      int count = 0;
      // 過濾判斷
      for (int i = 1000000; i  3000000; i++) {
         if (BLOOMFILTER.mightContain(i)) {
            count++;
            log.info(i + "誤判了");
         }
      }
      log.info("總共的誤判數:" + count);
   }
}

2.3 啟動測試

如上代碼,我們設置了0.01的誤差,過濾判斷時從1000000到3000000,誤判了2 * 20000000 ≈ 20339 符合預期。

.....
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 2999004誤判了
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 2999045誤判了
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 2999219誤判了
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 2999699誤判了
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 2999753誤判了
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 2999838誤判了
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 2999923誤判了
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 2999928誤判了
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 總共的誤判數:20339

2.4 小節

guava的工具包雖然好用,但是數據集是存儲在jvm中的,分布式環境下依然沒法使用。

3. redisson 實現

3.1 導入依賴

dependency>
   groupId>org.redisson/groupId>
   artifactId>redisson-spring-boot-starter/artifactId>
   version>3.16.1/version>
/dependency>

3.2 BloomFilterWithRedisson

import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * redisson 布隆過濾器實現
 *
 * @author ludangxin
 * @date 2021/8/16
 */
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("bloomFilter")
@RequiredArgsConstructor
public class BloomFilterWithRedisson {
   private final RedissonClient redissonClient;

   /**
    * 預計要插入元素個數
    */
   private static final long SIZE = 1000000L;
   /**
    * 誤判率
    */
    private static final double FPP = 0.01;

   /**
    * 自定義布隆過濾器的 key
    */
   private static final String BLOOM_FILTER_KEY = "bloomFilter";

   /**
    * 向布隆過濾器中添加數據, 模擬向布隆過濾器中添加10億個數據
    */
   @GetMapping
   public void filter() {
     // 獲取布隆過濾器
      RBloomFilterInteger> bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter(BLOOM_FILTER_KEY);
      // 初始化,容量為100萬, 誤判率為0.01
      bloomFilter.tryInit(SIZE, FPP);
      // 模擬向布隆過濾器中添加100萬個數據
      for (int i = 0; i  SIZE; i++) {
          bloomFilter.add(i);
      }
      int count = 0;
      // 過濾判斷
      for (int i = 1000000; i  3000000; i++) {
         if (bloomFilter.contains(i)) {
            count++;
            log.info(i + "誤判了");
         }
      }
      log.info("size:" + bloomFilter.getSize());
      log.info("總共的誤判數:" + count);
   }
}

3.3 啟動測試

由于機器性能有限,又是單機環境,所以程序沒有跑完。

但由此也可以看出,基于redis的布隆過濾器雖然解決了分布式問題,但是性能和guava bloomfilter沒法比。

到此這篇關于Redis BloomFilter實例講解的文章就介紹到這了,更多相關Redis BloomFilter實例內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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