这是单节点的Redis实现方式,如果数据量比较大,期望的误差率又很低,那单节点所提供的内存是无法满足的,这时候可以使用分布式布隆过滤器,同样也可以用 Redisson 来实现,这里我就不做代码演示了,大家有兴趣可以试试。 springboot使用bloomfilter的方法: 2.2、redisTemplate + Lua(redis4.0) 《Redis 4.0的布隆过滤器插件...
redis应用场景--实现布隆过滤器 简述布隆过滤器的实现思路: 假设有一个长度为n的比特数组,bit_array,数组里的每一位都是0,对于一个url或者是其他数据,使用hash算法计算出url的散列值,这个散列值当然是一个整数,暂且命名为index,index=index%n,确保index的值小于n,查看bit_array[index]是否等于1,如果等于1,表示...
我们可以使用 Redis 中的 BitMap 实现一个分布式可扩展的布隆过滤器,它可以提供一个足够大的二进制串来保存 hash 值。 以下为笔者使用 Jeids 实现的基于 Redis 的简易布隆过滤器,核心代码如下: publicclassBloomFilter{privatestaticfinalLoggerlogger=LoggerFactory.getLogger(BloomFilter.class);/*** 二进制...
实际上布隆过滤器是提供自定义参数,之前都是使用默认的参数,此模块还提供了一个命令bf.reserve,提供了三个参数, key, error_rate和initial_size。错误率越低,需要的空间越大,initial_size参数表示预计放入布隆过滤器的元素数量,当实际数量超出这个数值时,误判率会上升。 默认的参数是 error_rate=0.01, initial_size...
Redis使用BitMap类型来实现布隆过滤器 redis布隆过滤器和bitmap,我们业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时,可能先检查缓存中是否有相关信息,有的话返回,如果没有的话可能就要去数据库里面查询,这时候有一个问题,如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据,那么数
布隆过滤器是通过bitmap实现的,只不过在bitmap之上添加了多个hash函数来对传入的数据转换正常整数类型。如下图示 字符串hello和字符串world,通过hash计算之后分别hashCode值为1和8,那么就可以通过bitmap的功能将1和8分别存入bitmap中,就相当于hello和world两个字符串存入了bitmap中。判断字符串是否存在时就可以通过计算...
布隆过滤器 极简概括 英文名称Bloom Filter,用于判断一个元素是否在一个大数据集合中,如果检测到存在则有可能存在,如果不存在则一定不存在。Redis官网对于布隆过滤...
实现原理 布隆过滤器基于BitMap实现，它的核心原理是将指定key通过n个hash函数进行n次hash运算，最终得到n个hash值，将每个hash值映射到BitMap中对应的偏移量（offset）并将该偏移量对应的元素值设置为1。当其他key进入时，以同样的方式计算并得到n个hash值，判断这些hash值在BitMap中对应的偏移量的元素值是否全部为...
RedisTemplate 实现布隆过滤器(Bloom Filter)时,我们需要理解布隆过滤器的原理及其应用场景,并巧妙地利用Redis的数据结构和命令来实现。布隆过滤器是一种空间效率很高的随机化数据结构,它用于检测一个元素是否在一个集合中,但它允许有一定概率的误判(即可能将一个不在集合中的元素误认为在集合中,但不会将一个在集合...
redis版本主要使用springboot集合RedisTemplate实现,Redis数据结构为bitmap,java版本使用Guava redis版本 初始化数据 @Autowired privateRedisTemplateredisTemplate; // 计算数据的hashcode用于算出下标,布隆过滤器是个字节数组所以需要为正数 inthashcode=Math.abs("test1".hashCode()); ...