这篇文章主要介绍了Redis BloomFilter实例。BloomFilter不需要存储key，节省空间，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。想要进一步了解BloomFilter运用实例的小伙伴可以了解一下这篇文章
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。
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
com.google.guava guava 30.1.1-jre
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 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
org.redisson redisson-spring-boot-starter 3.16.1
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 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 以上就是Redis BloomFilter实例讲解的详细内容，更多请关注0133技术站其它相关文章！ 
