布隆过滤器的原理、redis布隆过滤器的安装和使用

布隆过滤器

本质上布隆过滤器是一种数据结构，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。

如果我们平时常用的List,set,map ，tree 来实现同样的效果，set和map都是采用map的数据结构，时间复杂度是O1级别。但是map 需要保存所有存在的数据，当数据量非常大的时候，消耗的内存是非常大的。布隆过滤器可以极大减小这种内存消耗，但同样会造成部分不存在的数据，误判为存在。可以通过底层维护的bit数组的长度，来调整数据的误判率。

布隆过滤器是一个 bit 向量或者说 bit 数组：

当我们输入 “线性代数” ，通过计算3个不同的hash计算公式，将值映射到1,3,5这个几个数组上面去，当我们输入 “线性代数”这个值，映射到1,3,5上面的时候，发现这几个位置都被映射过了，就可以判断线性代数代数可能存在。

在这里插入图片描述

当我们再输入 “高等数学” ，通过计算3个不同的hash计算公式，将值映射到1,8,9这个几个数组上面去，这个时候 1,3,5,8,9这几个位置都有被映射过了。

在这里插入图片描述

如果我们判断 “概率论” 是否存在的时候，将值进行三种hash运算映射到1,2,3 。发现2没有被映射过，所以可以判断 “概率论” 不存在。但是也有可能当输入“线性代数” 到映射到1,5,8这三个位置都被映射过了，此时发生误判，认为 “线性代数” 可能存在。

利用布隆过滤器减少磁盘 IO 或者网络请求，因为一旦一个值必定不存在的话，我们可以不用进行后续昂贵的查询请求。一般运用场景防止缓存穿透，对垃圾邮件、短信的过滤，推荐非重复消息。

布隆过滤器中的google过滤器相对于redis布隆过滤器有以下的缺点

基于JVM内存的一种布隆过滤器

重启即失效

本地内存无法用在分布式场景

不支持大数据量存储

redis布隆也有相对于google过滤器，需要依赖redis，性能稍差的缺点。

redis布隆过滤器的安装

其中添加过滤器依赖于

redis单机部署redis集群（4.0.14版本）

1.下载redisbloom插件(redis官网下载即可)

https://github.com/RedisLabsModules/redisbloom/

这里使用v1.1.1版本

//新建目录
mkdir redisbloom

cd redisbloom

//下载redis 插件
wget https://github.com/RedisLabsModules/rebloom/archive/v1.1.1.tar.gz

//解压文件
tar -zxvf v1.1.1.tar.gz

//进入解压后的目录
cd RedisBloom-1.1.1/

//编译
make

在这里插入图片描述

//进入集群目录，添加redis布隆过滤器的插件
cd /usr/local/cluster/7001/redis-4.0.14

vi redis.conf 
cd /usr/local/cluster/7002/redis-4.0.14
 vi redis.conf
 .......

在redis中找到

################################## MODULES #####################################

# Load modules at startup. If the server is not able to load modules
# it will abort. It is possible to use multiple loadmodule directives.
#
# loadmodule /path/to/my_module.so
# loadmodule /path/to/other_module.so
#添加 布隆过滤插件
loadmodule /usr/local/cluster/redisbloom/RedisBloom-1.1.1/rebloom.so

在这里插入图片描述

重启redis

 ./stop.sh
./start.sh

单机版直接启动

./redis-server ../redis.conf

在这里插入图片描述

//进入到redis 7000节点
./redis-cli -p 7000 -c

//添加过滤器值
192.168.25.128:7001> bf.add calvinBloom 111
(integer) 1
192.168.25.128:7001> bf.add calvinBloom 222
(integer) 1
192.168.25.128:7001> bf.add calvinBloom 333
(integer) 1
192.168.25.128:7001> bf.exists calvinBloom 111
(integer) 1
192.168.25.128:7001> bf.exists calvinBloom 222
(integer) 1
192.168.25.128:7001> bf.exists calvinBloom 333

三、布隆过滤器的使用

1、引入依赖

      <!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis -->
        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>3.1.0</version>
        </dependency>


        <dependency>
            <groupId>com.redislabs</groupId>
            <artifactId>jrebloom</artifactId>
            <version>1.2.0</version>
        </dependency>

2、加入redis.properties配置文件

#客户端超时时间单位是毫秒 默认是2000
redis.timeout=10000
#最大空闲数
redis.maxIdle=300
#连接池的最大数据库连接数。设为0表示无限制,如果是jedis 2.4以后用redis.maxTotal
#redis.maxActive=600
#控制一个pool可分配多少个jedis实例,用来替换上面的redis.maxActive,如果是jedis 2.4以后用该属性
redis.maxTotal=2000
#最大建立连接等待时间。如果超过此时间将接到异常。设为-1表示无限制。
redis.maxWaitMillis=1000

redis.nodes=192.168.25.128:7000,192.168.25.128:7001,192.168.25.128:7002,192.168.25.128:7003,192.168.25.128:7004,192.168.25.128:7005,192.168.25.128:7006,192.168.25.128:7007

3、引入redis的配置文件

@Configuration
@PropertySource("classpath:conf/redis.properties")
public class RedisConfig {

 
    @Value("${redis.maxIdle}")
    private Integer maxIdle;

    @Value("${redis.timeout}")
    private Integer timeout;
 
    @Value("${redis.maxTotal}")
    private Integer maxTotal;
 
    @Value("${redis.maxWaitMillis}")
    private Integer maxWaitMillis;


    @Value("${redis.nodes}")
    private String clusterNodes;


    /**
     * jedis的正常创建
     * @return
     */
    @Bean
    public JedisCluster getJedisCluster(){
        String[] cNodes = clusterNodes.split(",");
        HashSet<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();
        //分割集群节点
        for (String node : cNodes) {
            String[] hp = node.split(":");
            nodes.add(new HostAndPort(hp[0], Integer.parseInt(hp[1])));
        }
            JedisPoolConfig jedisPoolConfig=new JedisPoolConfig();
            jedisPoolConfig.setMaxIdle(maxIdle);
            jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(maxWaitMillis);
            jedisPoolConfig.setMaxTotal(maxTotal);

        //创建集群对象
        JedisCluster jedisCluster = new JedisCluster(nodes, timeout, jedisPoolConfig);
        return jedisCluster;
    }

    /**
     * bloom过滤器的创建
     * @return
     */
    @Bean
    public ClusterClient initClusterClient() {

        GenericObjectPoolConfig config = new GenericObjectPoolConfig();
        // 最大连接数
        config.setMaxTotal(300);
        // 池中保留的最大空闲连接数
        config.setMaxIdle(100);
        // 池中保留的最小空闲连接数
        config.setMinIdle(100);
        // 最大等待时间
        config.setMaxWaitMillis(5 * 1000);
        config.setTestWhileIdle(true);
        config.setTestOnBorrow(true);

        String[] cNodes = clusterNodes.split(",");
        HashSet<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();
        //分割集群节点
        for (String node : cNodes) {
            String[] hp = node.split(":");
            nodes.add(new HostAndPort(hp[0], Integer.parseInt(hp[1])));
        }


        ClusterClient clusterClient = new ClusterClient(nodes, 300 * 1000, 300 * 1000, 10, config);// 创建REDIS集群
        return clusterClient;
    }
    

}

4、创建BloomJedisService 接口

public interface BloomJedisService {

    public boolean createFilter(final String name, final long initCapacity, final double errorRate);

    public boolean[] addMulti(final String name, final byte[]... values);

    public boolean[] addMulti(final String name, final String... values);

    public boolean add(final String name, final String value);

    public boolean add(final String name, final byte[] value);

    public boolean exists(final String name, final String value);

    public boolean exists(final String name, final byte[] value);

    public boolean delete(final String name) ;

    public boolean[] existsMulti(final String name, final byte[] value);

    public boolean[] existsMulti(final String name, final String... values);

    public long expire(final String key, final int seconds);

    public long expireAt(final String key, final long unixTime);

    public long ttl(final String key) ;
    /**
     * key是否存在
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public boolean exists(final String key);
}

5、创建BloomJedisServiceImpl 的具体实现

@Service
public class BloomJedisServiceImpl implements BloomJedisService {


    public static String prefix = "1_BF_";

    @Autowired
    private ClusterClient clusterClient;

    @Override
    public boolean createFilter(final String name, final long initCapacity, final double errorRate) {
        return clusterClient.createFilter(prefix + name, initCapacity, errorRate);
    }

    @Override
    public boolean[] addMulti(final String name, final byte[]... values) {
        return clusterClient.addMulti(prefix + name, values);
    }
    @Override
    public boolean[] addMulti(final String name, final String... values) {
        return clusterClient.addMulti(prefix + name, values);
    }

    @Override
    public boolean add(final String name, final String value) {
        return clusterClient.add(prefix + name, value);
    }

    @Override
    public boolean add(final String name, final byte[] value) {
        return clusterClient.add(prefix + name, value);
    }

    @Override
    public boolean exists(final String name, final String value) {
        return !clusterClient.add(prefix + name, value);
    }

    @Override
    public boolean exists(final String name, final byte[] value) {
        return clusterClient.add(prefix + name, value);
    }

    @Override
    public boolean delete(final String name) {
        return clusterClient.delete(prefix + name);
    }

    @Override
    public boolean[] existsMulti(final String name, final byte[] value) {
        return clusterClient.existsMulti(prefix + name, value);
    }

    @Override
    public boolean[] existsMulti(final String name, final String... values) {
        return clusterClient.existsMulti(prefix + name, values);
    }

    @Override
    public long expire(final String key, final int seconds) {
        return clusterClient.expire(prefix + key, seconds);
    }

    @Override
    public long expireAt(final String key, final long unixTime) {
        return clusterClient.expireAt(prefix + key, unixTime);
    }

    @Override
    public long ttl(final String key) {
        return clusterClient.ttl(prefix + key);
    }

    /**
     * key是否存在
     *
     * @param key
     * @return
     */
    @Override
    public boolean exists(final String key) {
        return clusterClient.exists(prefix + key);
    }


}

6、测试功能

    private static final String testFilter = "test_filter2";

    @Test
    public void testBloom(){
    //创建过滤器（,这里为了测试比较明显，将概率设置大一点）
        bloomJedisService.createFilter(testFilter, 50, 0.01);

        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            bloomJedisService.add(testFilter, ""+i);
        }
        int j=0;
        for (int i = 1001; i < 2000; i++) {
            boolean exists = bloomJedisService.exists(testFilter, "" + i);
            if(exists){
                System.out.println("有误判"+(++j));
            }
        }

    }

测试结果 1000/19=0.02 ，基本能接受

有误判1
有误判2
有误判3
有误判4
有误判5
有误判6
有误判7
有误判8
有误判9
有误判10
有误判11
有误判12
有误判13
有误判14
有误判15
有误判16
有误判17
有误判18
有误判19

原文链接：https://blog.csdn.net/fajing_feiyue/article/details/105469422

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