Redisson实战-BloomFilter

本文主要是介绍Redisson实战-BloomFilter，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1. 简介

布隆过滤器是防止缓存穿透的方案之一。布隆过滤器主要是解决大规模数据下不需要精确过滤的业务场景，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。

布隆过滤器：在一个存在一定数量的集合中过滤一个对应的元素，判断该元素是否一定不在集合中或者可能在集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

想详细了解的，可以查看我的另一篇博客Redis-缓存穿透/击穿/雪崩。

2. guava 实现

google的guava工具类已经帮我们造好了轮子，通过实例来感受一下。

2.1 导入依赖

<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;

/**
 * 布隆过滤器简单实现
 * @author ludangxin
 * @date 2021/8/16
 */
@Slf4j
public class BloomFilterTest {
   /**
    * 预计要插入元素个数
    */
   private static final int SIZE = 1000000;
   /**
    * 误判率
    */
   private static final double FPP = 0.01;
   /**
    * 布隆过滤器
    */
   private static final BloomFilter<Integer> BLOOMFILTER = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), SIZE, FPP);

   public static void main(String[] args) {
      //插入数据
      for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
         BLOOMFILTER.put(i);
      }
      int count = 0;
      // 过滤判断
      for (int i = 1000000; i < 3000000; i++) {
         if (BLOOMFILTER.mightContain(i)) {
            count++;
            log.info(i + "误判了");
         }
      }
      log.info("总共的误判数:" + count);
   }
}

2.3 启动测试

如上代码，我们设置了0.01的误差，过滤判断时从1000000到3000000，误判了2 * 20000000 ≈ 20339 符合预期。

.....
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 2999004误判了
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 2999045误判了
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 2999219误判了
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 2999699误判了
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 2999753误判了
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 2999838误判了
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 2999923误判了
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 2999928误判了
21:40:21.529 [main] INFO com.ldx.redisson.controller.BloomFilterTest - 总共的误判数:20339

2.4 小节

guava的工具包虽然好用，但是数据集是存储在jvm中的，分布式环境下依然没法使用。

3. redisson 实现

3.1 导入依赖

<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 布隆过滤器实现
 *
 * @author ludangxin
 * @date 2021/8/16
 */
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("bloomFilter")
@RequiredArgsConstructor
public class BloomFilterWithRedisson {
   private final RedissonClient redissonClient;

   /**
    * 预计要插入元素个数
    */
   private static final long SIZE = 1000000L;
   /**
    * 误判率
    */
    private static final double FPP = 0.01;

   /**
    * 自定义布隆过滤器的 key
    */
   private static final String BLOOM_FILTER_KEY = "bloomFilter";

   /**
    * 向布隆过滤器中添加数据, 模拟向布隆过滤器中添加10亿个数据
    */
   @GetMapping
   public void filter() {
     // 获取布隆过滤器
      RBloomFilter<Integer> bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter(BLOOM_FILTER_KEY);
      // 初始化，容量为100万， 误判率为0.01
      bloomFilter.tryInit(SIZE, FPP);
      // 模拟向布隆过滤器中添加100万个数据
      for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
          bloomFilter.add(i);
      }
      int count = 0;
      // 过滤判断
      for (int i = 1000000; i < 3000000; i++) {
         if (bloomFilter.contains(i)) {
            count++;
            log.info(i + "误判了");
         }
      }
      log.info("size:" + bloomFilter.getSize());
      log.info("总共的误判数:" + count);
   }
}

3.3 启动测试

由于机器性能有限，又是单机环境，所以程序没有跑完。

但由此也可以看出，基于redis的布隆过滤器虽然解决了分布式问题，但是性能和guava bloomfilter没法比。

这篇关于Redisson实战-BloomFilter的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！